使用深度神经网络检测脊柱侧弯
图像与视频处理
2022-11-01 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
脊柱侧弯是脊柱的侧向弯曲，最常见于青少年确诊。它严重影响生活质量，严重时可因心肺损伤引起并发症。当前检测和评估脊柱侧弯的金标准是手动检查脊柱前后位 X 射线图像。该过程耗时、依赖观察者且评分者间变异性高。因此，从脊柱 X 射线图像自动估算脊柱侧弯的兴趣日益增长，且深度学习的进展在自动脊柱曲率估算中展现出惊人成就。本论文的主要目标是回顾深度学习基本概念，分析深度学习如何应用于检测脊柱曲率，探究已采用的实用基于深度学习的模型。其旨在提高脊柱侧弯检测准确率并实现最成功者以用于自动化 Cobb 角预测。关键词：脊柱侧弯检测，脊柱曲率估算，深度学习。
引用
@article{arxiv.2210.17269,
title = {Scoliosis Detection using Deep Neural Network},
author = {Yen Hoang Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.17269},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1911.03723 by other authors