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Kinematic analysis of musculoskeletal structures via volumetric MRI and unsupervised segmentation

机译：通过体积MRI和无监督分割对肌肉骨骼结构的运动学分析

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In this work we present a comprehensive approach for the kinematic analysis of musculoskeletal structures based on 4D MRI data sets and unsupervised segmentation. We applied this approach to the kinematics analysis of the knee flexion. The unsupervised segmentation algorithm automatically detects the number of spatially independent structures present in the medical image. The motion tracking algorithm is able to pass simultaneously the segmentation of all the structures which allows an automatic segmentation and tracking of the soft tissue and bone structures of knee in a series of volumetric images. Our approach requires a minimum of interactivity with the user, eliminating the need for exhaustive tracings and editing of image data. This segmentation approach allowed us to visualize and analyze the 3D knee flexion, and the local kinematics of the meniscus.
机译：在这项工作中，我们提出了一种基于4D MRI数据集和无监督分割的肌肉骨骼结构的运动学分析的综合方法。我们将这种方法应用于膝关节屈曲的运动学分析。无监督的分割算法自动检测医学图像中存在的空间独立结构的数量。运动跟踪算法能够同时通过所有结构的分割，这允许在一系列体积图像中自动分段和跟踪膝关节的软组织和骨骼结构。我们的方法需要与用户的最小相互作用，从而消除了对穷举追踪和图像数据的编辑的需要。这种分割方法使我们能够可视化和分析3D膝关节屈曲，以及半月板的当地运动学。

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