[論文レビュー] Cobb Angle Measurement of Scoliosis with Reduced Variability

Raka Kundu, Amlan Chakrabarti+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2012

Scoliosis diagnosis and treatment参考文献 14被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、著者間および著者内でのばい変動を著しく低減する、新しい自動化された脊椎側弯症レントゲン写真におけるコブ角測定法を提案する。非局所的オルソゴナル・トリムド・ミーンノイズ除去フィルタとオツのしきい値付きケニーエッジ検出法を統合することで、画像品質とエッジの局所化精度が向上し、従来の手法と比較してより一貫性があり正確なコブ角測定が可能になる。

ABSTRACT

Cobb angle, which is a measure of spinal curvature is the standard method for quantifying the magnitude of Scoliosis related to spinal deformity in orthopedics. Determining the Cobb angle through manual process is subject to human errors. In this work, we propose a methodology to measure the magnitude of Cobb angle, which appreciably reduces the variability related to its measurement compared to the related works. The proposed methodology is facilitated by using a suitable new improved version of Non-Local Means for image denoisation and Otsus automatic threshold selection for Canny edge detection. We have selected NLM for preprocessing of the image as it is one of the fine states of art for image denoisation and helps in retaining the image quality. Trimmedmean, median are more robust to outliners than mean and following this concept we observed that NLM denoising quality performance can be enhanced by using Euclidean trimmed-mean replacing the mean. To prove the better performance of the Non-Local Euclidean Trimmed-mean denoising filter, we have provided some comparative study results of the proposed denoising technique with traditional NLM and NonLocal Euclidean Medians. The experimental results for Cobb angle measurement over intra observer and inter observer experimental data reveals the better performance and superiority of the proposed approach compared to the related works. MATLAB2009b image processing toolbox was used for the purpose of simulation and verification of the proposed methodology.

研究の動機と目的

• 臨床的脊椎側弯症評価における主な制限要因である、手動によるコブ角測定における観察者間ばい変動を低減すること。
• 脊椎レントゲン画像の前処理を改善し、エッジ検出の正確性を向上させること。
• 従来の手動および既存の自動手法を上回る、堅牢な自動コブ角測定手法を開発すること。
• 臨床的妥当性を確認するため、著者内および著者間の実験データを用いて手法を検証すること。

提案手法

• 標準的な平均の代わりに、トリムド・ミーンを用いた非局所的ユークリッド・トリムド・ミーン（NLM）ノイズ除去フィルタを修正して、ノイズをより効果的に抑制しながら画像の詳細を保持する。
• ケニーエッジ検出における自動しきい値選択にオツの手法を統合し、前処理済み画像上のエッジ局所化を向上させる。
• 提案されたパイプラインのシミュレーションおよび検証に、MATLAB R2009b Image Processing Toolboxを用いた。
• ノイズ除去の前段階で改善されたNLMフィルタを適用し、外れ値に対して感受性が低い状態を実現する。
• ノイズ除去とエッジ検出を順次処理するワークフローとして統合し、角度計算のための椎体終板の正確な検出を保証する。
• トリムド・ミーンおよび中央値統計を用いて、ノイズ除去段階での外れ値に対する耐性を高める。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 修正された非局所的ユークリッド・トリムド・ミーンフィルタは、標準的なNLMまたは非局所的ユークリッド・メディアンと比較して、脊椎レントゲン画像におけるノイズ低減をより効果的に行えるか？
• RQ2 オツのしきい値処理をケニーエッジ検出に統合することで、脊椎側弯症レントゲン写真におけるエッジ局所化の正確性が向上するか？
• RQ3 提案手法は、コブ角測定における著者内および著者間のばい変動をどの程度低減できるか？
• RQ4 提案された自動手法は、測定の一貫性という観点から、既存の手動および自動手法と定量的に比較してどのように優れているか？

主な発見

• 提案された非局所的ユークリッド・トリムド・ミーンノイズ除去フィルタは、標準的なNLMおよび非局所的ユークリッド・メディアンと比較して、ノイズ低減性能と画像品質の維持において優れた性能を示した。
• オツのしきい値処理とケニーエッジ検出の統合により、脊椎レントゲン画像におけるエッジの局所化がより一貫性があり正確になった。
• 実験結果から、著者内および著者間のばい変動が顕著に低減されたことが示された。
• 実臨床データを用いた検証により、本手法は測定の一貫性および正確性において、関連研究を上回った。