CareLit Fachartikel

Personalized computed tomography – Automated estimation of height and weight of a simulated digital twin using a 3D camera and artificial intelligence

Frederik Geissler, Rafael Heiß, Markus Kopp, Marco Wiesmüller, Marc Saake, Wolfgang Wuest, Andreas Wimmer, Veronika Prell, Michael Uder, Matthias Stefan May · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2021 · Heft 04 · S. 437-445

Dokument
800812
CareLit-ID
Jahr
2021
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
Frederik Geissler, Rafael Heiß, Markus Kopp, Marco Wiesmüller, Marc Saake, Wolfgang Wuest, Andreas Wimmer, Veronika Prell, Michael Uder, Matthias Stefan May
Ausgabe
Heft 04 / 2021
Jahrgang 193
Seiten
437-445
Erschienen: 2021-04-01 00:00:00
ISSN
1438-9029
DOI
10.1055/a-1253-8558

Zusammenfassung

Zusammenfassung Ziele Ziel der Studie war es, einen Algorithmus zur Abschätzung von Größe und Gewicht der Patienten vor einer Computertomografie (CT) zu entwickeln und dessen Genauigkeit im klinischen Alltag zu evaluieren. Material und Methoden Mit einer über dem Patiententisch montierten 3D-Kamera wurden Tiefenbilder von 200 Patienten aufgenommen und zusammen mit den Referenzwerten einer geeichten Waage und eines Maßbandes zum Trainieren eines maschinellen Lernalgorithmus verwendet. Dies erfolgte über die Anpassung eines Patienten-Avatars an die aufgenommenen Oberflächeninformationen. Der so entstandene automat…

Schlagworte

CT machine learning digital twin 3D camera automatic data collection RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…