Il rilevamento automatico dello spazio articolare migliora la precisione della segmentazione ossea

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28 novembre 2025

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28 novembre 2025

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H. Mark Kenney¹^,²^,³ , Daniel Lichau⁴ , Rémi Blanc⁴ , Lindsay Schnur¹ , Richard D. Bell⁵ , Christopher T. Ritchlin¹^,³ , Edward M. Schwarz¹^,²^,³^,⁶^,⁷^,⁸ , Hani A. Awad¹^,⁷^,⁸ , Ronald W. Wood¹^,⁶^,⁹^,¹⁰

¹Center for Musculoskeletal Research, University of Rochester Medical Center, ²Department of Pathology & Laboratory Medicine, University of Rochester Medical Center, ³Department of Medicine, University of Rochester Medical Center, ⁴Thermo Fisher Scientific, ⁵Arthritis and Tissue Degeneration Program, Department of Research, Hospital for Special Surgery, ⁶Department of Urology, University of Rochester Medical Center, ⁷Department of Biomedical Engineering, University of Rochester Medical Center, ⁸Department of Orthopaedics, University of Rochester Medical Center, ⁹Department of Obstetrics and Gynecology, University of Rochester Medical Center, ¹⁰Department of Neuroscience, University of Rochester Medical Center

Lo sviluppo di un flusso di lavoro automatizzato per il rilevamento dello spazio articolare ha permesso la segmentazione ad alta velocità di ossa murine della patta posteriore con una precisione del >98% negli animali selvatici. È stata raggiunta un'applicazione flessibile alle zampe anteriori e alle zampe con artrite infiammatoria-erosiva, ma con prestazioni decadute che richiedono ulteriori ottimizzazioni in studi futuri utilizzando dati pubblici.

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Chapters in this video

0:00

Introduction

0:37

Applying the Deep Learning-Assisted Bone Segmentation Workflow

2:14

Detailed Workflow Construction and Model Development

3:58

Training the Deep Learning Model

4:58

Results

6:20

Conclusion