Retuve：面向发育性髋关节脱垂的多模态自动化分析框架

Adam McArthur; Stephanie Wichuk; Stephen Burnside; Andrew Kirby; Alexander Scammon; Damian Sol; Abhilash Hareendranathan; Jacob L. Jaremko

doi:10.1016/j.simpa.2025.100791

Retuve：面向发育性髋关节脱垂的多模态自动化分析框架

图像与视频处理 2025-11-11 v2 计算机视觉与模式识别

作者: Adam McArthur , Stephanie Wichuk , Stephen Burnside , Andrew Kirby , Alexander Scammon , Damian Sol , Abhilash Hareendranathan , Jacob L. Jaremko

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摘要

发育性髋关节脱垂（DDH）存在显著诊断挑战，阻碍了及时干预。当前的筛查方法缺乏标准化，而AI驱动的研究因数据和代码可用性有限，存在可重复性问题。为解决这些限制，我们提出Retuve——一个面向DDH多模态分析的开源框架，涵盖超声（US）和X光成像。Retuve提供完整且可重复的工作流程，包含经专家标注的US和X光图像开放数据集、预训练模型及训练代码与权重，以及用户友好的Python应用程序编程接口（API）。该框架集成分割和 landmarks 检测模型，实现对关键诊断参数（如α角和髋前斜角）的自动化测量。通过遵循开源原则，Retuve促进了DDH研究中的透明度、合作与可获取性。该倡议有望 democratize DDH筛查，促进早期诊断，从而改善患者预后，通过广泛筛查和早期干预实现早期诊断。GitHub仓库/代码地址：https://github.com/radoss-org/retuve

关键词

发育性髋关节脱垂超声成像 X光成像开源人工智能 α角髋前斜角

引用

@article{arxiv.2504.06422,
  title  = {Retuve: Automated Multi-Modality Analysis of Hip Dysplasia with Open Source AI},
  author = {Adam McArthur and Stephanie Wichuk and Stephen Burnside and Andrew Kirby and Alexander Scammon and Damian Sol and Abhilash Hareendranathan and Jacob L. Jaremko},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2504.06422},
  year   = {2025}
}

备注

12 pages, 7 figures, submitted to Software Impacts

Retuve：面向发育性髋关节脱垂的多模态自动化分析框架

摘要

关键词

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