基于新型夹层U-Net架构的胸椎X射线自动轮廓化
图像与视频处理
2025-07-15 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
在脊椎 mobility 疾病中，准确提取和轮廓化脊椎对于评估 mobility 损伤以及在屈伸运动期间监测变化至关重要。精确的脊椎轮廓化在手术规划中发挥着关键作用；然而，这一过程传统上由放射科医生或外科医生手动完成，具有耗时、耗力且容易出错的缺点。特别是，mobility 疾病分析需要对每个脊椎进行单独轮廓化，这既繁琐又容易产生不一致性。自动化方法提供了更高效的替代方案，使脊椎的识别、分割和轮廓化能够更准确且更少耗时的实现。在本研究中，我们提出了一种新型U-Net变体，用于准确分割胸椎。我们提出的方法采用包含“夹层”U-Net结构的双激活函数，相较于基准U-Net模型实现了4.1%的Dice系数提升，增强了分割精度，同时确保可靠的脊椎轮廓提取。
引用
@article{arxiv.2507.09158,
title = {Automatic Contouring of Spinal Vertebrae on X-Ray using a Novel Sandwich U-Net Architecture},
author = {Sunil Munthumoduku Krishna Murthy and Kumar Rajamani and Srividya Tirunellai Rajamani and Yupei Li and Qiyang Sun and Bjoern W. Schuller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09158},
year = {2025}
}