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Classification of Osteoporotic Vertebral Fractures Using Shape and Appearance Modelling

機譯：骨形態(tài)和形態(tài)建模對骨質疏松性椎體骨折的分類

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摘要

Osteoporotic vertebral fractures (VFs) are under-diagnosed, creating an opportunity for computer-aided, opportunistic fracture identification in clinical images. VF diagnosis and grading in clinical practice involves comparisons of vertebral body heights. However, machine vision systems can provide a high-resolution segmentation of the vertebrae and fully characterise their shape and appearance, potentially allowing improved diagnostic accuracy. We compare approaches based on vertebral heights to shape/appearance modelling combined with k-nearest neighbours and random forest (RF) classifiers, on both dual-energy Xray absorptiometry images and computed tomography image volumes. We demonstrate that the combination of RF classifiers and appearancemodelling, which is novel in this application, results in a significant (up to 60% reduction in false positive rate at 80% sensitivity) improvement in diagnostic accuracy.
機譯：骨質疏松性椎體骨折（VFs）的診斷不足，為臨床圖像中計算機輔助機會性骨折的識別創(chuàng)造了機會。在臨床實踐中，VF的診斷和分級涉及椎體高度的比較。但是，機器視覺系統(tǒng)可以對椎骨進行高分辨率分割，并充分表征其形狀和外觀，從而有可能提高診斷的準確性。我們比較了基于脊椎高度的方法，在雙能X射線吸收測量圖像和計算機斷層掃描圖像體積上，結合了k近鄰和隨機森林（RF）分類器，對形狀/外觀建模進行了分析。我們證明，RF分類器和外觀建模的組合在此應用中是新穎的，可顯著提高診斷準確性（在80％的靈敏度下，假陽性率降低60％）。

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