ディープラーニングに基づいた脊椎CTの分類 (DETECT)

コンピュータ断層撮影 (CT) は、脊椎疾患の診断と治療を支援する最も重要な画像ツールの 1 つです。 特定のターゲットの分類 (例: 個人、病変など）は、医療画像解析の最も一般的な使命の 1 つです。 しかし、脊椎外科医や放射線科医が脊椎 CT を手動で分類するには時間がかかり、これは観察者間の高い分散と相関している可能性もあります。 コンピューターサイエンスの発展に伴い、ディープラーニングは、画像を個々のレベルからピクセルレベルまで分類するための有望な技術として浮上しました。 研究の主な目的は、深層学習を使用して脊椎 CT 上の病変を自動的に特定して分類するか、ターゲット構造をセグメント化することです。