0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Automated Tibial Bone Segmentation using 2D Swin-Unet on Knee X-ray Images
نویسندگان :
Ali Kazemi
1
Abolfazl Zamanirad
2
Soodabeh Esfandiary
3
Ebrahim Najafzadeh
4
Mohammad Hossein Nabian
5
Parastoo Farnia
6
Alireza Ahmadian
7
1- دانشگاه علوم پزشکی تهران
2- دانشگاه علوم پزشکی تهران
3- دانشگاه علوم پزشکی تهران
4- دانشگاه علوم پزشکی ایران
5- دانشگاه علوم پزشکی تهران
6- دانشگاه علوم پزشکی تهران
7- دانشگاه علوم پزشکی تهران
کلمات کلیدی :
Tibial Plateau Fracture،Medical Image Segmentation،Swin-Unet،X-ray Imaging،Deep Learning
چکیده :
Tibial plateau fractures (TPFs), which account for approximately 1% of all bone fractures, represent a complex subset of knee injuries with significant clinical implications if not accurately diagnosed and managed. The accurate diagnosis of TPFs from radiographs is challenged by subtle fracture lines and significant inter-observer variability in manual segmentation. To address these limitations, this study evaluates the performance of a Transformer-based deep learning model, Swin-Unet, for automated and precise tibial segmentation. A retrospective dataset comprising 958 anterior-posterior and lateral radiographs from 220 patients with TPFs was curated. Ground truth masks of the tibia bone were manually annotated and validated through a multi-stage review by orthopedic surgeons. Following preprocessing steps, including contrast enhancement with Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), a 2D Swin-Unet architecture featuring patch-based self-attention mechanisms was trained. The optimized Swin-Unet model demonstrated high fidelity, achieving a mean Dice Similarity Coefficient (DSC) of 0.8314, a mean Intersection over Union (IoU) of 0.7374, and an overall accuracy of 0.9735 on the validation set. Qualitative analysis confirmed the model's ability to accurately delineate tibial boundaries. In conclusion, this study validates the Swin-Unet model as a robust and efficient framework for automated tibial segmentation. By mitigating the challenges of manual delineation, this approach holds significant promise for improving the consistency of orthopedic diagnostic workflows. It serves as a foundation for AI-driven clinical decision support in musculoskeletal imaging.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
کاربرد داربست زیستی سهبعدی در مدلسازی in vitro فیبروز کبدی ناشی از NAFLدرموش سوری نر نژاد C57BL/6
حدیثه شکری - امید وجدان دوست اهرابی
Enhancing Type 2 Diabetes Diagnosis with Evolutionary Algorithms and Machine Learning
Parisa Rezaei - Mohsen Saffar - Hamid Reza Naji - Mohammad Mehdi Faghih - Rasoul Nouriazar
تشخیص زودهنگام وسواس فکری از دادههای متنی شبکههای اجتماعی با استفاده از مدلهای زبانی بر پایه ترنسفورمر
سمیه حسینی زنوزی
3D Printing of Novel Bioactive Polycaprolactone Nanocomposites for Prospective Osteoporotic Bone Defect Engineering
Fateme Fathi - Hengameh Zolala - Farhad Esmailzadeh - Shohreh Mashyekhan - Irinia Kurzina
Synthesis and Swelling Behavior of pH-Sensitive Chitosan/Polyvinylpyrrolidone Hydrogels for Drug Delivery Applications
Shaghayegh Zameni Nir - Hanieh Shokrkar - Niloofar Nasirpour
کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت پروژه در زمینههای زنجیره تأمین
فرشاد زارعی
بهرهگیری از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در پیشبینی خطا و عیبیابی تجهیزات صنعتی
سحر پاسیار - سید محمدتقی موسوی قهفرخی - نسرین اشرفی باباگنجه - صبا شاکر
تحلیل نقش هوش مصنوعی در تحول بازرگانی و مدیریت زنجیره تأمین: مطالعهی موردی گروه صنعتی مپنا
حسین بوذری
ارزیابی تأثیر اندازه موجودیها و کیفیت سود بر توان واریز بدهی ها در بین شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
سمانه یاقوتی آذری - مهسا ریخته گری نظامی - نادر رضایی
Skin Thermomechanical Modeling: Assessing the Influence of Water and Ambient Air
Pezhman Namashiri - Akbar Allahverdizadeh - Fatemeh Khodadoost - Farid Vakili-Tahami
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2