کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5485576 | 1399433 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Random Forest-Based Bone Segmentation in Ultrasound
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم بندی استخوان تصادفی بر اساس جنگل در سونوگرافی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سونوگرافی، فراگیری ماشین، ستون فقرات، مهره اینتراکتیو هدایت سونوگرافی، روش ارتوپدی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
فیزیک و نجوم
آکوستیک و فرا صوت
چکیده انگلیسی
Ultrasound (US) imaging is a safe alternative to radiography for guidance during minimally invasive orthopedic procedures. However, ultrasound is challenging to interpret because of the relatively low signal-to-noise ratio and its inherent speckle pattern that decreases image quality. Here we describe a method for automatic bone segmentation in 2-D ultrasound images using a patch-based random forest classifier and several ultrasound specific features, such as shadowing. We illustrate that existing shadow features are not robust to changes in US acquisition parameters, and propose a novel robust shadow feature. We evaluate the method on several US data sets and report that it favorably compares with existing techniques. We achieve a recall of 0.86 at a precision of 0.82 on a test set of 143 spinal US images.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Ultrasound in Medicine & Biology - Volume 43, Issue 10, October 2017, Pages 2426-2437
Journal: Ultrasound in Medicine & Biology - Volume 43, Issue 10, October 2017, Pages 2426-2437
نویسندگان
Nora Baka, Sieger Leenstra, Theo van Walsum,