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자료유형
학술저널
저자정보
Park, Hyunwoo (Department of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University) Kang, Jiwoo (Department of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University) Kim, Yong Oock (Department of Plastic & Reconstructive Surgery, Yonsei University College of Medicine) Lee, Sanghoon (Department of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University)
저널정보
국제컴퓨터가상수술학회 Journal of International Society for Simulation Surgery Journal of International Society for Simulation Surgery 제2권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
33 - 39 (7page)

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Purpose The head of infants under 24 months old who has Craniosynostosis grows extraordinarily that makes head shape unusual. To diagnose the Craniosynostosis, surgeon has to inspect computed tomography(CT) images of the patient in person. It's very time consuming process. Moreover, without a surgeon, it's difficult to diagnose the Craniosynostosis. Therefore, we developed technique which detects Craniosynostosis automatically from the CT volume. Materials and Methods At first, rotation correction is performed to the 3D CT volume for detection of the Craniosynostosis. Then, cranial area is extracted using the iterative thresholding method we proposed. Lastly, we diagnose Craniosynostosis by analyzing centroid relationships of clusters of cranial bone which was divided by cranial suture. Results Using this automatical cranial detection technique, we can diagnose Craniosynostosis correctly. The proposed method resulted in 100% sensitivity and 90% specificity. The method perfectly diagnosed abnormal patients. Conclusion By plugging-in the software on CT machine, it will be able to warn the possibility of Craniosynostosis. It is expected that early treatment of Craniosynostosis would be possible with our proposed algorithm.
#Craniosynostosis #Thresholding Method #Cranial Suture #Automatic Diagnosis

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