An Analysis by Synthesis Approach for Automatic Vertebral Shape Identification in Clinical QCT
An Analysis by Synthesis Approach for Automatic Vertebral Shape Identification in Clinical QCT
复制标题
临床QCT椎体形状自动识别的综合方法分析
DOI：
10.1007/978-3-030-12939-2_6
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
R. Koch
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Reinhold;T. Damm;L. Huber;R. Andresen;R. Barkmann;C.-C. Glüer;R. Koch
定量计算机断层扫描（QCT）是骨质疏松症诊断和监测的一种广泛使用的工具。皮质骨矿物质密度（BMD）和厚度等皮质标志物的评估是一项艰巨的任务，主要是因为QCT有限的空间分辨率。提出了一种基于直接模型的方法来自动识别通过人体脊椎骨皮质中心的表面。我们开发了一个统计骨模型，并分析其概率分布后的成像过程。使用尽可能刚性的变形，我们找到皮质表面，最大限度地提高我们的模型的可能性，给定的输入量。使用欧洲脊柱体模（ESP）和尸体椎骨的高分辨率\mu CT扫描，我们表明，所提出的方法是能够准确地识别皮质离体的真实的中心。为了证明我们的方法的体内适用性，我们使用手动获得的表面进行比较。
Quantitative computed tomography (QCT) is a widely used tool for osteoporosis diagnosis and monitoring. The assessment of cortical markers like cortical bone mineral density (BMD) and thickness is a demanding task, mainly because of the limited spatial resolution of QCT. We propose a direct model based method to automatically identify the surface through the center of the cortex of human vertebra. We develop a statistical bone model and analyze its probability distribution after the imaging process. Using an as-rigid-as-possible deformation we find the cortical surface that maximizes the likelihood of our model given the input volume. Using the European Spine Phantom (ESP) and a high resolution \mu CT scan of a cadaveric vertebra, we show that the proposed method is able to accurately identify the real center of cortex ex-vivo. To demonstrate the in-vivo applicability of our method we use manually obtained surfaces for comparison.
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DOI：
10.1007/978-3-319-45886-1_12
发表时间：
2016-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Stefan Reinhold;Andreas Jordt;R. Koch
通讯作者：
Stefan Reinhold;Andreas Jordt;R. Koch
通过分析低骨矿物质密度簇和皮质轮廓来评估腰椎高分辨率 CT 图像中的皮质结构。
影响因子：
2.6
作者：
M. Haidekker;R. Andresen;C. Evertsz;D. Banzer;H. Peitgen
通讯作者：
H. Peitgen
DOI：
10.1115/1.4031572
发表时间：
2015-11-01
影响因子：
1.7
作者：
Giambini, Hugo;Dragomir-Daescu, Dan;Nassr, Ahmad
通讯作者：
Nassr, Ahmad
骨质疏松症的治疗：错过了医院骨折门诊的机会。
影响因子：
1.4
作者：
M. Smith;P. Dunkow;D. Lang
通讯作者：
D. Lang
影响因子：
4
作者：
Haidekker, MA;Andresen, R;Werner, HJ
通讯作者：
Werner, HJ