Improving the Results of Automatic Landmark Detection in Cephalometry with Extraction of Bony Structures
محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,058
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE16_076
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1386
چکیده مقاله:
This paper introduces a new method for automatic landmark detection in cephalometry. In first step, some feature points of bony structures are extracted to model the size, rotation, and translation of skull, we propose two different methods for bony structure discrimination in cephalograms. The first method is using bit slices of a gray level image to create a layered version of the same image and the second method is to make use of a Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus (SUSAN) edge detector and discriminate the pixels with enough thickness as bony structures. Then a Learning Vector Quantization (LVQ) neural network is used to classify images according to their geometrical specifications. Using LVQ for every new image, the possible coordinates of landmarks are estimated. Then a modified ASM is applied to locate the exact location of landmarks. On average the first method can discriminate feature points of bony structures in 78% of cephalograms and the second method can do it in 94% of them. As a final result 24 percent of the 16 landmarks are within 1 mm of correct coordinates, 63 percent within 2 mm, and 95 percent within 5mm, which shows a distinct improvement on other proposed methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Rahele Kafieh
Isfahan University of Medical Sciences
Saeed Sadri
Isfahan University OF Technology
Nassim Dadashi
Isfahan University of Medical Sciences
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :