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Artículo

Automatic Discoid Lateral Meniscus Diagnosis from Radiographs Based on Image Processing Tools and Machine LearningDiagnóstico automático de menisco lateral discoide a partir de radiografías basado en herramientas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático

Resumen

El objetivo del presente estudio es crear una aplicación informática de un estudio anterior y diagnosticar meniscos laterales discoides en imágenes radiográficas de la articulación de la rodilla. Se incluyeron un total de 160 imágenes de individuos normales y pacientes a los que se diagnosticó menisco lateral discoide. Nuestra aplicación informática consta de dos partes: preprocesamiento y medición. En la primera fase, se analizó la imagen radiográfica completa para obtener información básica sobre el paciente. Se utilizó el aprendizaje automático para segmentar la articulación de la rodilla a partir de la imagen radiográfica original. Se utilizaron herramientas de mejora y eliminación de ruido para reforzar la imagen y eliminar el ruido. En la segunda fase, se utilizó la detección de bordes para cuantificar las características importantes de la imagen. Se diseñó un algoritmo específico para construir un modelo de la articulación de la rodilla y medir los parámetros. De las imágenes de prueba, el 99,65% se segmentaron correctamente. Además, el 97,5% de las imágenes de prueba se segmentaron correctamente y sus parámetros se midieron con éxito. No hubo diferencias significativas entre las mediciones manuales y automáticas en los grupos discoide (P=0,28) y control (P=0,15). La media y las desviaciones estándar de la relación entre la distancia del espacio articular lateral y la altura de la espina tibial lateral se compararon con los resultados de la medición manual. El programa informático obtuvo buenos resultados en las radiografías sin procesar, mostrando una tasa de éxito y una solidez satisfactorias. Así pues, es posible diagnosticar meniscos laterales discoides en radiografías con la ayuda de software de análisis de imágenes radiográficas (BM3D, etc.) y herramientas relacionadas con la inteligencia artificial (YOLOv3). Los resultados de este estudio pueden ayudar a crear una base de datos de articulaciones que contenga datos de pacientes y, por lo tanto, puede desempeñar un papel en el diagnóstico de meniscos laterales discoides y otras enfermedades de la articulación de la rodilla en el futuro.

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