Frakturdetektering i bäckenben är avgörande för patientens diagnostiska beslut och behandlingsplanering vid traumatiska bäckenskador. Manuell upptäckt av benfrakturer från datortomografi (CT) bilder är mycket utmanande på grund av låg upplösning av bilderna och komplexa bäckenstrukturer. Automatiserad frakturdetektering från segmenterade ben kan signifikant hjälpa läkare att analysera bäcken CT bilder och upptäcka svårighetsgraden av skador i en mycket kort period. Detta papper presenterar en automatiserad hierarkisk algoritm för benfraktursdetektering i bäcken datortomografi med hjälp av adaptiv fönster, gränsspårning, och wavelet transform samtidigt införliva anatomisk information. Frakturdetektering utförs på grundval av resultaten från tidigare segmentering av bäckenbenet via vår registrerade modell för aktiv form (RASM). Resultaten är lovande och visar att metoden kan upptäcka frakturer på ett korrekt sätt.
Wu et al upptäckte frakturer i bäckenben med traumatiska bäckenskador, genom automatiserad frakturdetektering från segmenterad tomografi (CT) bilder REF, baserat på en hierarkisk algoritm, adaptiv fönster, gränsspårning, och våget transform.
Fracture Detection in Traumatic Pelvic CT Images
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}