In this thesis a method was developed to reconstruct both the 3D shape and the BMD distribution of bone structures from Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA) images. The method incorporates a statistical model built from a large dataset of Quantitative Computed Tomography (QCT) scans together with a 3D-2D intensity based registration process.
The method was evaluated for its ability to reconstruct the proximal femur from a single DXA image. The resulting parameters of the reconstructions were subsequently ...
In this thesis a method was developed to reconstruct both the 3D shape and the BMD distribution of bone structures from Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA) images. The method incorporates a statistical model built from a large dataset of Quantitative Computed Tomography (QCT) scans together with a 3D-2D intensity based registration process.
The method was evaluated for its ability to reconstruct the proximal femur from a single DXA image. The resulting parameters of the reconstructions were subsequently evaluated for their hip fracture discrimination ability. The reconstruction method was finally extended to the reconstruction of the lumbar vertebrae from anteroposterior and lateral DXA, thereby incorporating a multi-object and multi-view approach.
These techniques can potentially improve the fracture risk estimation accuracy over current clinical practice.
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En esta tesis se desarrolló un método para reconstruir tanto la forma 3D de estructuras óseas como la distribución de la DMO a partir de una sola imagen de DXA. El método incorpora un modelo estadístico construido a partir de una gran base de datos de QCT junto con una técnica de registro 3D-2D basada en intensidades.
Se ha evaluado la capacidad del método para reconstruir la parte proximal del fémur a partir de una imagen DXA. Los parámetros resultantes de las reconstrucciones fueron evaluados
posteriormente ...
En esta tesis se desarrolló un método para reconstruir tanto la forma 3D de estructuras óseas como la distribución de la DMO a partir de una sola imagen de DXA. El método incorpora un modelo estadístico construido a partir de una gran base de datos de QCT junto con una técnica de registro 3D-2D basada en intensidades.
Se ha evaluado la capacidad del método para reconstruir la parte proximal del fémur a partir de una imagen DXA. Los parámetros resultantes de las reconstrucciones fueron evaluados
posteriormente por su capacidad en discriminar una fractura de cadera. Por fin, se extendió el método a la reconstrucción de las vértebras lumbares a partir de DXA anteroposterior y lateral incorporando así un enfoque multi-objeto y multi-vista.
Estos técnicas pueden potencialmente mejorar la precisión en la estimación del riesgo de fractura respecto a la estimación que ofrece la práctica clínica actual.
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