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筋骨格統計的形状モデルを用いた股関節三次元CT画像からの筋肉領域の自動抽出

机译:使用肌肉骨骼统计形状模型从髋关节3D CT图像中自动提取肌肉区域

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摘要

本研究では,股関節三次元CT画像を対象として,股関節に関連する筋肉群を自動的に抽出することを目的とする.本稿では,従来の骨格統計形状モデルに筋肉を統合した,筋骨格統計形状モデルを構築し,既知の骨格領域から筋肉領域への推定を行う手法を提案する.22症例の股関節データに対して本手法を適用し,未知の筋肉領域に対する予測性能を,Rueckertらの手法を用いた非剛体位置あわせと比較を行い評価した.比較実験の結果,非剛体位置あわせの平均距離誤差5.28mmに対して,筋骨格統計形状モデルでは2.54mmであった.このことから,本手法の有効性が示された.
机译:这项研究的目的是从髋关节的三维CT图像中自动提取与髋关节有关的肌肉群。在本文中,我们提出了一种构建肌肉骨骼统计形状模型的方法,该模型将肌肉与常规骨骼统计形状模型整合在一起,并从已知骨骼区域到肌肉区域进行估算。该方法应用于22例髋关节数据,并通过使用Rueckert等人的方法将其与非刚性身体对准进行比较,评估了未知肌肉区域的预测性能。比较实验的结果是,非刚性对准的平均距离误差为5.28mm,而肌肉骨骼统计形状模型的平均距离误差为2.54mm。由此证明了该方法的有效性。

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