자동 관절 공간 탐지, 골 분할 정확도 향상
787 조회수
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06:45 분
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2025년 11월 28일
DOI :10.3791/69252-v
2025년 11월 28일
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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
자동화된 관절 공간 탐지 워크플로우 개발로 야생 동물에서 >98%의 정확도로 뚜렷한 쥐 뒷발뼈의 고처리량 분할이 가능해졌습니다. 염증성 침식성 관절염이 있는 앞발과 발에 유연한 적용이 가능했으나, 성능 저하로 인해 공개된 데이터를 활용한 향후 연구에서 추가 최적화가 필요하다.
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
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