脊柱の椎骨の将来の骨折または変形のリスクを、脊柱の少なくとも１つの椎骨の画像を処理して、該少なくとも１つの椎骨の外観を表わすデータを脊柱の対応する部位の統計モデルと比較し、前記脊柱の前記少なくとも１つの椎骨と前記モデルとの間の類似性の指標を導出することによって、評価することが可能であり、前記統計モデルは、後の時点における各々の脊柱の骨折または変形の程度についての情報が知られている脊柱の画像を表わすデータから形成され、前記指標が、前記脊柱が後に骨折を被る可能性または変形する可能性を表わしている。 （もっと読む）

構造物を含む画像を処理することによって、その画像内の構造物の輪郭の位置を特定する方法が提供される。画像内の構造物は、その上に３乃至１０個のランドマークポジションがアノテートされており、その構造物を含む画像を表現するデジタルデータの開始集合を用意するステップが実行される。そして、構造物の統計モデルを、画像上にアノテートされたランドマークポジションにフィットさせ、構造物の輪郭の初期推定値を生成するステップが実行される。更に、推定された輪郭に隣接するポイントから得られた階調レベル情報を使用して、反復的に輪郭境界線を移動させて構造物の輪郭の最終推定値を生成するステップが実行される。
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脊椎の少なくとも一部の画像から得られるデータを処理する脊椎骨折予測方法は、脊椎の椎骨における将来的な骨折の危険を評価する。脊椎の少なくとも４つの隣り合う椎骨に関する位置データを処理する。隣り合う椎骨のうちの少なくとも２つにおける脊椎の曲率を算出する。異なる曲率値を計算して脊椎の曲率の不規則性の程度を表わす値を取得し、また、不規則性の程度を使用して、脊椎の椎骨における将来的な骨折の危険の評価を行う。不規則性の程度が高いほど、将来的な骨折の危険が高くなる。
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関節病変を表示する数量パラメータを抽出するため、関節軟骨を表現する３次元スキャン・データを分析する方法が提供される。軟骨同質性を表現する測度が、この３次元画像データから導き出される。測定値は、健康関節及び／又は病変特性化関節に関して以前に確立された類似の測定値と比較される。
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