JP5014156B2 - 椎体骨折の定量化 - Google Patents
椎体骨折の定量化 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5014156B2 JP5014156B2 JP2007554525A JP2007554525A JP5014156B2 JP 5014156 B2 JP5014156 B2 JP 5014156B2 JP 2007554525 A JP2007554525 A JP 2007554525A JP 2007554525 A JP2007554525 A JP 2007554525A JP 5014156 B2 JP5014156 B2 JP 5014156B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- vertebra
- vertebrae
- shape
- size
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 206010041569 spinal fracture Diseases 0.000 title claims description 15
- 238000011002 quantification Methods 0.000 title description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 72
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 claims description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 43
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 claims description 41
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 5
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 14
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 10
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 6
- 241000228740 Procrustes Species 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 5
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 4
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 4
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 4
- 208000001132 Osteoporosis Diseases 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000013425 morphometry Methods 0.000 description 3
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 208000013558 Developmental Bone disease Diseases 0.000 description 1
- 208000030136 Marchiafava-Bignami Disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 1
- 208000029725 Metabolic bone disease Diseases 0.000 description 1
- 206010072610 Skeletal dysplasia Diseases 0.000 description 1
- 241000251539 Vertebrata <Metazoa> Species 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000037237 body shape Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 210000004705 lumbosacral region Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003562 morphometric effect Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000001009 osteoporotic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/505—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of bone
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30008—Bone
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Pathology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
y=f(x)+ε
ここでεは近似のずれを表現するランダム誤差と仮定される。
Y1,Y2,...,Yk
これらは次のような複数の予測変数から予測される必要がある。
X1,X2,...,Xp
Claims (12)
- 脊椎画像に含まれる少なくとも2つの椎骨の画像をセグメントに分け、当該画像の各椎骨の形状およびサイズを表すデータを取得するステップと、
前記画像の少なくとも2つの椎骨における第1の椎骨のおおよその形状を復元するステップであって、前記画像の少なくとも2つの椎骨における第2の椎骨に関して取得された前記データを、骨折していない脊椎中の同じ第1及び第2の椎骨の数学的モデルと比較し、当該数学的モデルにおける第2の椎骨を、該数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第2の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第1の椎骨を使用して、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第1の椎骨の形状およびサイズを、前記予測された骨折していない第1の椎骨の形状およびサイズと比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨における骨折の程度を表す結果を取得するステップと
を含む、脊椎の一部分の画像を処理することによって、椎骨における骨折の程度の推定値を導出する方法。 - 前記画像の第2の椎骨のおおよその形状およびサイズを復元するステップであって、前記画像の第1の椎骨に関して取得された前記データを前記数学的モデルと比較し、前記数学的モデルにおける第1の椎骨を、前記数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第1の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第2の椎骨を使用して、前記画像の第2の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第2の椎骨の形状およびサイズを、前記予測された骨折していない第2の椎骨の形状およびサイズと比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨における骨折の程度を表す結果を取得するステップと
を更に含む請求項1に記載の方法。 - 脊椎画像に含まれるn個の椎骨の画像をセグメントに分け、当該画像の各椎骨の形状およびサイズを表すデータを取得するステップと、
前記画像の第1の椎骨のおおよその形状およびサイズを復元するステップであって、前記画像の第2の椎骨に関し取得された前記データを、骨折していない脊椎中の同じn個の椎骨の数学的モデルと比較し、当該数学的モデルにおける第2の椎骨を、該数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第2の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第1の椎骨を使用して、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第3から第nまでの各椎骨に対して上記の適応および予測のステップを繰り返し、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズのn−1個の予測値を取得するステップと、
該骨折していない形状およびサイズのn−1個の予測値を処理し、このn−1個の予測値を代表する単一の予測値を取得するステップと、
前記画像の第1の椎骨の形状およびサイズを、前記単一の予測値と比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨の骨折の程度を表す結果を取得するステップと
を含む、脊椎の一部分の画像を処理することによって、椎骨における骨折の程度の推定値を導出する方法。 - 前記各ステップを、前記画像のn個の椎骨それぞれについて実行し、前記脊椎画像中のn個の椎骨すべての骨折の程度を表す結果を取得するステップ
を更に含む請求項3に記載の方法。 - 脊椎画像に含まれる少なくとも2つの椎骨の画像をセグメントに分け、当該画像の各椎骨の形状とサイズを表すデータを取得するステップと、
前記画像の少なくとも2つの椎骨における第1の椎骨のおおよその形状を復元するステップであって、前記画像の少なくとも2つの椎骨における第2の椎骨に関して取得された前記データを、骨折していない脊椎中の同じ第1及び第2の椎骨の数学的モデルと比較し、当該数学的モデルにおける第2の椎骨を、該数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第2の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第1の椎骨を使用して、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第1の椎骨の形状およびサイズを、前記予測された骨折していない第1の椎骨の形状およびサイズと比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨における骨折の程度を表す結果を取得するステップと
をデータプロセッサに実行させる、脊椎の一部分の処理画像の椎骨における骨折の程度の推定値を導出する命令セット。 - 前記画像の第2の椎骨のおおよその形状およびサイズを復元するステップであって、前記画像の第1の椎骨に関して取得された前記データを前記数学的モデルと比較し、前記数学的モデルにおける第1の椎骨を、前記数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第1の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第2の椎骨を使用して、前記画像の第2の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第2の椎骨の形状およびサイズを、前記予測された骨折していない第2の椎骨の形状およびサイズと比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨における骨折の程度を表す結果を取得するステップと
を更にデータプロセッサに実行させる請求項5に記載の命令セット。 - 脊椎画像に含まれるn個の椎骨の画像をセグメントに分け、当該画像の各椎骨の形状およびサイズを表すデータを取得するステップと、
前記画像の第1の椎骨のおおよその形状およびサイズを復元するステップであって、前記画像の第2の椎骨に関し取得された前記データを、骨折していない脊椎中の同じn個の椎骨の数学的モデルと比較し、当該数学的モデルにおける第2の椎骨を、該数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第2の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第1の椎骨を使用して、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第3から第nまでの各椎骨に対して上記の適応および予測のステップを繰り返し、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズのn−1個の予測値を取得するステップと、
該骨折していない形状およびサイズのn−1個の予測値を処理し、このn−1個の予測値を代表する単一の予測値を取得するステップと、
前記画像の第1の椎骨の形状およびサイズを、前記単一の予測値と比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨の骨折の程度を表す結果を取得するステップと
をデータプロセッサに実行させる、脊椎の一部分の処理画像の椎骨における骨折の程度の推定値を導出する命令セット。 - 前記各ステップを、前記画像のn個の椎骨それぞれについて実行し、前記脊椎画像中のn個の椎骨すべての骨折の程度を表す結果を取得するステップ
を更にデータプロセッサに実行させる請求項7に記載の命令セット。 - 脊椎画像に含まれる少なくとも2つの椎骨の画像をセグメントに分け、当該画像の各椎骨の形状およびサイズを表すデータを取得するステップと、
前記画像の少なくとも2つの椎骨における第1の椎骨のおおよその形状を復元するステップであって、前記画像の少なくとも2つの椎骨における第2の椎骨に関して取得された前記データを、骨折していない脊椎中の同じ第1及び第2の椎骨の数学的モデルと比較し、当該数学的モデルにおける第2の椎骨を、該数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第2の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第1の椎骨を使用して、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第1の椎骨の形状およびサイズを、前記予測された骨折していない第1の椎骨の形状およびサイズと比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨における骨折の程度を表す結果を取得するステップと
を実行するための命令セットを記憶する、脊椎の一部分の処理画像の椎骨における骨折の程度の推定値を導出するデータプロセッサ。 - 前記画像の第2の椎骨のおおよその形状およびサイズを復元するステップであって、前記画像の第1の椎骨に関して取得された前記データを前記数学的モデルと比較し、前記数学的モデルにおける第1の椎骨を、前記数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第1の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第2の椎骨を使用して、前記画像の第2の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第2の椎骨の形状およびサイズを、前記予測された骨折していない第2の椎骨の形状およびサイズと比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨における骨折の程度を表す結果を取得するステップと
を実行するための命令セットを更に記憶している請求項9に記載のデータプロセッサ。 - 脊椎画像に含まれるn個の椎骨の画像をセグメントに分け、当該画像の各椎骨の形状およびサイズを表すデータを取得するステップと、
前記画像の第1の椎骨のおおよその形状およびサイズを復元するステップであって、前記画像の第2の椎骨に関し取得された前記データを、骨折していない脊椎中の同じn個の椎骨の数学的モデルと比較し、当該数学的モデルにおける第2の椎骨を、該数学的モデルの残りの椎骨に対し結果として生じる変化を伴って、前記画像の第2の椎骨にフィットするように適応させ、そして、この適応させた数学的モデルにおける第1の椎骨を使用して、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズを予測する、ステップと、
前記画像の第3から第nまでの各椎骨に対して上記の適応および予測のステップを繰り返し、前記画像の第1の椎骨に関する骨折していない形状およびサイズのn−1個の予測値を取得するステップと、
該骨折していない形状およびサイズのn−1個の予測値を処理し、このn−1個の予測値を代表する単一の予測値を取得するステップと、
前記画像の第1の椎骨の形状およびサイズを、前記単一の予測値と比較するステップと、
該比較した形状およびサイズの間の差異を計算し、前記脊椎画像中の椎骨の骨折の程度を表す結果を取得するステップと
を実行するための命令セットを記憶する、脊椎の一部分の処理画像の椎骨における骨折の程度の推定値を導出するデータプロセッサ。 - 前記各ステップを、前記画像のn個の椎骨それぞれについて実行し、前記脊椎画像中のn個の椎骨すべての骨折の程度を表す結果を取得するステップ
を実行するための命令セットを更に記憶している請求項11に記載のデータプロセッサ。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
GB0503236.2 | 2005-02-16 | ||
GBGB0503236.2A GB0503236D0 (en) | 2005-02-16 | 2005-02-16 | Vertebral fracture quantification |
PCT/EP2006/001407 WO2006087190A1 (en) | 2005-02-16 | 2006-02-16 | Vertebral fracture quantification |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008529624A JP2008529624A (ja) | 2008-08-07 |
JP5014156B2 true JP5014156B2 (ja) | 2012-08-29 |
Family
ID=34385598
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007554525A Active JP5014156B2 (ja) | 2005-02-16 | 2006-02-16 | 椎体骨折の定量化 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8126240B2 (ja) |
EP (1) | EP1849135A1 (ja) |
JP (1) | JP5014156B2 (ja) |
GB (1) | GB0503236D0 (ja) |
WO (1) | WO2006087190A1 (ja) |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2111604A2 (en) * | 2006-12-22 | 2009-10-28 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Imaging system and imaging method for imaging an object |
GB0705881D0 (en) * | 2007-03-27 | 2007-05-02 | Nordic Bioscience As | Vertebral fracture prediction |
EP2147398A2 (en) * | 2007-05-18 | 2010-01-27 | Nordic Bioscience Imaging A/S | Semi-automatic contour detection |
GB0806509D0 (en) * | 2008-04-10 | 2008-05-14 | Nordic Bioscience As | Vertebral fracture prediction |
US8126249B2 (en) * | 2008-05-30 | 2012-02-28 | Optasia Medical Limited | Methods of and system for detection and tracking of osteoporosis |
EP2353147B1 (en) * | 2008-11-28 | 2021-05-19 | Fujifilm Medical Systems U.S.A. Inc. | System and method for propagation of spine labeling |
EP2441045A1 (en) * | 2009-06-11 | 2012-04-18 | Synarc Inc. | Improved alignment of shapes of body parts from images |
US8571282B2 (en) * | 2009-12-24 | 2013-10-29 | Albert Davydov | Method and apparatus for measuring spinal characteristics of a patient |
JP5751462B2 (ja) * | 2010-04-19 | 2015-07-22 | 国立大学法人 東京大学 | 脊椎疾患診断支援装置、及び脊椎疾患診断支援プログラム |
US10588589B2 (en) | 2014-07-21 | 2020-03-17 | Zebra Medical Vision Ltd. | Systems and methods for prediction of osteoporotic fracture risk |
US10039513B2 (en) * | 2014-07-21 | 2018-08-07 | Zebra Medical Vision Ltd. | Systems and methods for emulating DEXA scores based on CT images |
JP6145892B2 (ja) * | 2014-09-22 | 2017-06-14 | 富士フイルム株式会社 | 医用画像処理装置、方法およびプログラム |
US10318839B2 (en) * | 2015-01-13 | 2019-06-11 | Council Of Scientific And Industrial Research | Method for automatic detection of anatomical landmarks in volumetric data |
GB2544531A (en) * | 2015-11-20 | 2017-05-24 | Imorphics Ltd | Image processing method |
CN109003281B (zh) * | 2017-03-28 | 2020-11-27 | 合肥工业大学 | 一种基于三维空间模型获得单块脊椎骨的装置及方法 |
GB201720059D0 (en) | 2017-12-01 | 2018-01-17 | Ucb Biopharma Sprl | Three-dimensional medical image analysis method and system for identification of vertebral fractures |
EP3657391B1 (en) * | 2018-11-21 | 2023-07-26 | Siemens Healthcare GmbH | Processing a medical image |
CN111276221B (zh) * | 2020-02-03 | 2024-01-30 | 杭州依图医疗技术有限公司 | 椎骨影像信息的处理方法、显示方法及存储介质 |
US11741694B2 (en) | 2020-06-09 | 2023-08-29 | Merative Us L.P. | Spinal fracture detection in x-ray images |
US11145060B1 (en) | 2020-07-20 | 2021-10-12 | International Business Machines Corporation | Automatic detection of vertebral dislocations |
CN117252881B (zh) * | 2023-11-20 | 2024-01-26 | 四川大学 | 基于手部x光图像的骨龄预测方法、系统、设备及介质 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5481587A (en) * | 1994-05-09 | 1996-01-02 | Lunar Corporation | Radiographic phantom for vertebral morphometry |
US6438201B1 (en) * | 1994-11-23 | 2002-08-20 | Lunar Corporation | Scanning densitometry system with adjustable X-ray tube current |
JP2002527833A (ja) * | 1998-10-09 | 2002-08-27 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像から構造の幾何学的データを導出する方法 |
US6892088B2 (en) | 2002-09-18 | 2005-05-10 | General Electric Company | Computer-assisted bone densitometer |
-
2005
- 2005-02-16 GB GBGB0503236.2A patent/GB0503236D0/en not_active Ceased
-
2006
- 2006-02-16 WO PCT/EP2006/001407 patent/WO2006087190A1/en active Application Filing
- 2006-02-16 JP JP2007554525A patent/JP5014156B2/ja active Active
- 2006-02-16 EP EP06707008A patent/EP1849135A1/en not_active Withdrawn
- 2006-02-16 US US11/884,166 patent/US8126240B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2006087190A1 (en) | 2006-08-24 |
US20080216845A1 (en) | 2008-09-11 |
EP1849135A1 (en) | 2007-10-31 |
GB0503236D0 (en) | 2005-03-23 |
US8126240B2 (en) | 2012-02-28 |
JP2008529624A (ja) | 2008-08-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5014156B2 (ja) | 椎体骨折の定量化 | |
US10588589B2 (en) | Systems and methods for prediction of osteoporotic fracture risk | |
Sarkalkan et al. | Statistical shape and appearance models of bones | |
JP5603859B2 (ja) | 対象脊椎の側面図のデジタル化された画像を自動的に解析する解析システムの制御方法 | |
Muramatsu et al. | Automated measurement of mandibular cortical width on dental panoramic radiographs | |
Raja'S et al. | Labeling of lumbar discs using both pixel-and object-level features with a two-level probabilistic model | |
US9710907B2 (en) | Diagnosis support system using panoramic radiograph and diagnosis support program using panoramic radiograph | |
WO2016013004A1 (en) | Systems and methods for prediction of osteoporotic fracture risk | |
Areeckal et al. | Current and emerging diagnostic imaging-based techniques for assessment of osteoporosis and fracture risk | |
Allen et al. | Detecting reduced bone mineral density from dental radiographs using statistical shape models | |
JP5339902B2 (ja) | 大動脈の石灰化の度合いの定量的測度を取得する方法 | |
Pereañez et al. | Accurate segmentation of vertebral bodies and processes using statistical shape decomposition and conditional models | |
JP2011516988A (ja) | 脊椎骨折の予測 | |
Roberts et al. | Semi-automatic determination of detailed vertebral shape from lumbar radiographs using active appearance models | |
US7539332B1 (en) | Method and system for automatically identifying regions of trabecular bone tissue and cortical bone tissue of a target bone from a digital radiograph image | |
Kim et al. | Automatic spine segmentation and parameter measurement for radiological analysis of whole-spine lateral radiographs using deep learning and computer vision | |
Camp et al. | System for the analysis of whole-bone strength from helical CT images | |
CN115829920A (zh) | 用于根据图像自动确定脊柱变形的方法和设备 | |
Farzi et al. | A spatio-temporal ageing atlas of the proximal femur | |
Gebre et al. | Discrimination of low-energy acetabular fractures from controls using computed tomography-based bone characteristics | |
Le Pennec et al. | CT-based semi-automatic quantification of vertebral fracture restoration | |
Imran et al. | Analysis of scoliosis from spinal x-ray images | |
US9824439B2 (en) | Method for indicating a characteristic of bone mineral density | |
Tameem et al. | Morphological atlases of knee cartilage: shape indices to analyze cartilage degradation in osteoarthritic and non-osteoarthritic population | |
US20230289967A1 (en) | Device for diagnosing spine conditions |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20090114 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20090420 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20090420 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110708 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20110928 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20111005 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20111107 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20111117 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20111117 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120508 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120605 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150615 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5014156 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |