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Prediction of scoliosis curve type based on the analysis of trunk surface topography

DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1109/ISBI.2010.5490322
AuteurRechercher : 1; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher :
Affiliation
  1. Conseil national de recherches Canada. Technologies de l'information et des communications
FormatTexte, Article
Conférence2010 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: from Nano to Macro, 2010-04-14 - 2010-04-17, Rotterdam, Netherlands
Sujetpattern classification Scoliosis Surface topography
Résumé
Scoliosis treatment strategy is generally chosen according to the severity and type of the spinal curve. Currently, the curve type is determined from X-rays whose acquisition can be harmful for the patient. We propose in this paper a system that can predict the scoliosis curve type based on the analysis of the surface of the trunk. The latter is acquired and reconstructed in 3D using a non invasive multi-head digitizing system. The deformity is described by the back surface rotation, measured on several cross-sections of the trunk. A classifier composed of three support vector machines was trained and tested using the data of 97 patients with scoliosis. A prediction rate of 72.2% was obtained, showing that the use of the trunk surface for a high-level scoliosis classification is feasible and promising.
Date de publication
Maison d’éditionIEEE
Dans
  • 2010 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: from Nano to Macro : 408–411.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
Publication du CNRC
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Numéro NPARC23001009
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Identificateur de l’enregistrement21f4e532-da9a-4d82-94a3-8c15eeb344b8
Enregistrement créé2016-11-28
Enregistrement modifié2020-04-17

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