Automatyczne wykrywanie przestrzeni stawowej poprawia dokładność segmentacji kości

787 wyświetleń

06:45 min.

28 listopada 2025

10.3791/69252-v

28 listopada 2025

787 wyświetleń

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

Opracowanie zautomatyzowanego procesu wykrywania przestrzeni stawów umożliwiło segmentację o wysokiej przepustowości różnych kości tylnej łapy myszy z dokładnością >98% u zwierząt typu dzikiego. Osiągnięto elastyczne zastosowanie na przednich łapach i łapach z zapalno-erozyjnym zapaleniem stawów, ale z osłabioną wydajnością, co wymaga dalszej optymalizacji w przyszłych badaniach na podstawie publicznie dostępnych danych.

Przeglądaj więcej filmów

Modele głębokiego uczenia

mikrotomografia komputerowa

algorytm watershed

wzmacnianie struktury

głosowanie tensorowe

architektura U-Net

zapalne zapalenie stawów

zautomatyzowana analiza obrazu

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

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.