Классификация КТ позвоночника на основе глубокого обучения (DETECT)

Компьютерная томография (КТ) является одним из наиболее важных инструментов визуализации, помогающих в диагностике и лечении заболеваний позвоночника. Классификация конкретных целей (например, лица, поражения и т. д.) является одной из наиболее распространенных задач анализа медицинских изображений. Тем не менее, хирургам-позвоночникам или радиологам требуется много времени для проведения ручной классификации КТ позвоночника, что также может быть связано с высокой дисперсией между наблюдателями. С развитием компьютерных наук глубокое обучение стало многообещающим методом классификации изображений от индивидуального уровня до уровня пикселей. Основная задача исследования — автоматическая идентификация и классификация поражений или сегментация целевых структур на КТ позвоночника с помощью глубокого обучения.