Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
JAKUBÍČEK, R. VIČAR, T. CHMELÍK, J.
Originální název
A Tool for Automatic Estimation of Patient Position in Spinal CT Data
Typ
článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus
Jazyk
angličtina
Originální abstrakt
Most of the recently available research and challenge data lack the meta-data containing any information about the patient position. This paper presents a tool for automatic rotation of CT data into a standardized (Head First Supine) patient position. The proposed method is based on the prediction of rotation angle with convolutional neural network, and it achieved nearly perfect results with an accuracy of 99.55 %. We provide implementations with easy to use example for both, Matlab and Python (PyTorch), which can be used, for example, for automatic rotation correction of VerSe2020 challenge data.
Klíčová slova
Patient position estimation; Convolutional neural network; Computed tomography
Autoři
JAKUBÍČEK, R.; VIČAR, T.; CHMELÍK, J.
Vydáno
30. 11. 2020
Nakladatel
Springer Nature Switzerland AG 2021
Místo
Switzerland
ISBN
978-3-030-64610-3
Kniha
EMBEC 2020, IFMBE Proceedings 80
ISSN
1680-0737
Periodikum
IFMBE PROCEEDINGS
Ročník
80
Stát
Švédské království
Strany od
51
Strany do
56
Strany počet
6
URL
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-64610-3_7
BibTex
@inproceedings{BUT166032, author="Roman {Jakubíček} and Tomáš {Vičar} and Jiří {Chmelík}", title="A Tool for Automatic Estimation of Patient Position in Spinal CT Data", booktitle="EMBEC 2020, IFMBE Proceedings 80", year="2020", journal="IFMBE PROCEEDINGS", volume="80", pages="51--56", publisher="Springer Nature Switzerland AG 2021", address="Switzerland", doi="10.1007/978-3-030-64610-3\{_}7", isbn="978-3-030-64610-3", issn="1680-0737", url="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-64610-3_7" }