骨折の識別とは何ですか？
Fracture Identification 骨折の識別 - Compared with the centered electrical well logging method, the Micro Spherical Focused Logging (MSFL) is more suitable for micro-fracture identification due to its high resolution and near borehole wall measuring method. [1] This mechanism allows that attenuation can be applied in hydrocarbon exploration to identify lithology, porosity, fluid content and fracture identification. [2] The results show that the genetic algorithm has high inversion accuracy for density, shear wave velocity and fracture density of background medium, and has certain reference significance for fracture identification. [3] For fracture identification and segmentation, a convolution neural network (CNN) based on U-Net with auxiliary classification head (U-Net-CH) is designed. [4] Reader confidence (five-point Likert scale) for fracture identification and anatomical regions where oedema was present was also recorded. [5] Conclusion Our study shows that neural networks can be used not only for fracture identification but also for more detailed classification of fractures around the knee joint. [6] The characterization proves that this technology has great application potential in fracture identification. [7] 5%) for fracture identification when compared to individual views (41. [8] The ability of Sonic Scanner to distinguish between open and close fractures, refine the fracture identification from borehole image and provides accurate open fracture sets that can be used for fracture aperture estimation. [9] This paper introduces the working principle of dielectric logging and the key technology and main advantages of the new generation of the dielectric logging tool, and then analyses the difficult logging technology problems which dielectric logging can solve, mainly including fluid property analysis of the freshwater formation, fluid property analysis in the heavy oil reservoir, fracture identification and fluid property identification of the fractured formation, thin interbed identification and fine stratification, the distribution of the salinity of the formation water in the sandstone-mudstone sedimentary sequence, evaluation of the water flooding grade and estimation of the structural index of the carbonate profile, analysis of the anisotropy of the formation. [10] MethodsThe criteria used were patient identification, patient evaluation, post-fracture assessment timing, vertebral-fracture identification, blood and bone mineral density (BMD) testing, falls prevention, multifaceted health and lifestyle risk-factor assessment, and medication initiation and review. [11] This systematic review suggests an important difference in fracture risk between HD, PD, and KT population, which vary according to the diagnosis method for fracture identification. [12] The accuracy of fracture identification is seriously affected. [13] The objectives were to develop MRI criteria for root crack/fracture identification and to establish reliability and accuracy in their detection. [14] ABSTRACT Clinicians, including practitioners in primary care and across numerous specialties, are essential to the interpretation of imaging for correlating clinical presentation with fracture identification on plain radiographs. [15]Micro Spherical Focused Logging（MSFL）は、中心の電気検層法と比較して、高解像度でボアホール壁に近い測定法であるため、マイクロフラクチャーの識別に適しています。 [1] このメカニズムにより、炭化水素探査に減衰を適用して、岩相、多孔性、流体含有量、および破砕の識別を行うことができます。 [2] 結果は、遺伝的アルゴリズムがバックグラウンド媒体の密度、せん断波速度、および破壊密度に対して高い反転精度を持ち、破壊識別のための特定の参照重要性を持っていることを示しています。 [3] 骨折の識別とセグメンテーションのために、補助分類ヘッド（U-Net-CH）を備えたU-Netに基づく畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が設計されています。 [4] 骨折の識別および浮腫が存在する解剖学的領域に対する読者の信頼度（5ポイントのリッカート尺度）も記録されました。 [5] 結論私たちの研究は、ニューラルネットワークが骨折の識別だけでなく、膝関節周辺の骨折のより詳細な分類にも使用できることを示しています。 [6] 特性評価は、この技術が骨折の識別に大きな応用の可能性を秘めていることを証明しています。 [7] 5％）個々のビューと比較した場合の骨折の識別（41。 [8] Sonic Scanner の機能により、開いたフラクチャーと閉じたフラクチャーを区別し、ボアホールの画像からフラクチャーの識別を絞り込み、フラクチャーの開口部の推定に使用できる正確なオープンフラクチャー セットを提供します。 [9] この論文では、誘電体検層の動作原理と新世代の誘電体検層ツールの主要な技術と主な利点を紹介し、次に、主に淡水層の流体特性分析を含む、誘電体検層が解決できる困難な検層技術の問題を分析します。重油貯留層の流体特性解析、破砕地層の断裂同定と流体特性同定、薄い層間層の同定と微細成層、砂岩泥岩堆積系列における地層水の塩分分布、浸水グレードの評価炭酸塩プロファイルの構造指標の推定、地層の異方性の解析。 [10] MethodsThe 使用された基準は、患者の識別、患者の評価、骨折後の評価のタイミング、脊椎骨折の識別、血液と骨のミネラル密度 (BMD) 検査、転倒防止、多面的な健康とライフスタイルの危険因子の評価、投薬の開始と見直しでした。 [11] このシステマティック レビューは、HD、PD、および KT 集団間の骨折リスクの重要な違いを示唆しています。これは、骨折の識別のための診断方法によって異なります。 [12] 骨折の識別の精度は深刻な影響を受けます。 [13] 目的は、ルートの亀裂/骨折の識別のための MRI 基準を開発し、それらの検出の信頼性と精度を確立することでした。 [14] アブストラクト プライマリケアの開業医や多くの専門分野にわたる開業医を含む臨床医は、単純 X 線写真での骨折の識別と臨床症状を相関させるための画像の解釈に不可欠です。 [15]
Vertebral Fracture Identification 脊椎骨折の識別
CONCLUSION CNNs for vertebral fracture identification are highly sensitive to scan mode. [1] One way to improve both vertebral fracture identification and the diagnosis of osteoporosis is to assess a patient’s spine or hips during routine computed tomography (CT) scans. [2] Recent findings The diagnosis of osteoporosis has shifted in recent years away from a bone mineral density-centric to a fracture-focused approach, with particular emphasis on early vertebral fracture identification (one of the key triggers for osteoporosis intervention). [3]結論 脊椎骨折を識別するためのCNNは、スキャンモードに非常に敏感です。 [1] 脊椎骨折の識別と骨粗鬆症の診断の両方を改善する1つの方法は、ルーチンのコンピューター断層撮影（CT）スキャン中に患者の脊椎または股関節を評価することです。 [2] 最近の調査結果 骨粗鬆症の診断は、近年、骨ミネラル密度中心から骨折に焦点を当てたアプローチに移行しており、特に早期の椎骨骨折の特定 (骨粗鬆症介入の重要な引き金の 1 つ) に重点が置かれています。 [3]
fracture identification method
The fracture identification method using the DWT and SW box fractal dimension has good effects, and its accuracy is verified by Fullbore Formation MicroImager (FMI) logging in L69 well. [1] Hence, reflecting the significance of tight gas sandstone reservoir fracture identification method. [2]DWTおよびSWボックスのフラクタル次元を使用したフラクタル識別方法は効果があり、その精度はL69ウェルにログインするFullboreFormation MicroImager（FMI）によって検証されます。 [1] したがって、タイトなガス砂岩貯留層の破壊識別法の重要性を反映しています。 [2]