Automatic Localization of Cephalometric Landmarks using Convolutional Neural Networks

Authors : Mogham Njikam MOHAMED NOURDİNE, Betül UZBAŞ

Pages : 48-52

Doi:10.31590/ejosat.1006517

View : 24 | Download : 15

Publication Date : 2021-12-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Uzmanlar kritik tıbbi analiz problemlerinde ilginç ve etkili yöntemleri başarıyla ortaya koydular. Bu alanlardan biri de sefalometrik analizdir. Sefalometrik analiz, insan kafatasının diş ve iskelet ilişkilerinin analizi sırasında hastanın kemik, diş ve yumuşak doku yapılarının yorumlanmasını kolaylaştırdığı için önemli rol oynar. Ortodonti ve ortopedi bölümlerinde ağız, kraniyofasiyal ve çene cerrahisi ve ortodontik tedaviler sırasında kullanılmaktadır. Sefalometrik yer işaretlerinin otomatik olarak konumlandırılması, olası insan hatalarını azaltır ve zamandan tasarruf sağlar. Sefalometrik yer işaretlerinin otomatik lokalizasyonunu gerçekleştirmek için U-Net modelinden esinlenerek bir derin öğrenme modeli önerilmiştir. Genellikle uzmanlar tarafından manuel olarak belirlenen 19 sefalometrik yer işareti bu model kullanılarak otomatik olarak elde edilir. Bu araştırma için IEEE 2015 Uluslararası Biyomedikal Görüntüleme Sempozyumu (ISBI 2015) kapsamında oluşturulan sefalometrik X-ray görüntü veri seti kullanılmış ve bu verisetine veri büyütme uygulanmıştır. 2 mm aralığında 74%, 2.5 mm aralığında 81.4%, 3 mm aralığında 86.3% ve 4 mm aralığında 92.2% Başarı Tespit Oranı (SDR) elde edildi.
Keywords : Evrişimsel Sinir Ağları, Sefalometrik Nokta Tespiti, Tıbbi Görüntü Analizi, Başarı Tespit Oranı