論文の概要: Multi-Resolution Fusion for Fully Automatic Cephalometric Landmark Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02855v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 14:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 14:50:29.833605
• Title: Multi-Resolution Fusion for Fully Automatic Cephalometric Landmark Detection
• Title（参考訳）: 完全自動ケパロメトリランドマーク検出のためのマルチリゾリューション融合
• Authors: Dongqian Guo, Wencheng Han
• Abstract要約: 側頭蓋X線像のセファロメトリーによるランドマーク検出は,特定の歯科疾患の診断において重要な役割を担っている。 広汎なデータ観測と定量的解析により,異なる受容領域の視覚的特徴が様々なランドマークの検出精度に異なる影響があることが判明した。 本手法は, 側方X線画像2023におけるケパロメトリランドマーク検出において実装され, 最終試験段階における平均放射誤差 1.62mm, 後続検出率 2.0mm, 74.18%の平均放射誤差 (MRE) を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9580473532948401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cephalometric landmark detection on lateral skull X-ray images plays a crucial role in the diagnosis of certain dental diseases. Accurate and effective identification of these landmarks presents a significant challenge. Based on extensive data observations and quantitative analyses, we discovered that visual features from different receptive fields affect the detection accuracy of various landmarks differently. As a result, we employed an image pyramid structure, integrating multiple resolutions as input to train a series of models with different receptive fields, aiming to achieve the optimal feature combination for each landmark. Moreover, we applied several data augmentation techniques during training to enhance the model's robustness across various devices and measurement alternatives. We implemented this method in the Cephalometric Landmark Detection in Lateral X-ray Images 2023 Challenge and achieved a Mean Radial Error (MRE) of 1.62 mm and a Success Detection Rate (SDR) 2.0mm of 74.18% in the final testing phase.
• Abstract（参考訳）: 側頭蓋X線像のセファロメトリーによるランドマーク検出は,特定の歯科疾患の診断において重要な役割を担っている。 これらのランドマークの正確かつ効果的な同定は重要な課題である。 広汎なデータ観測と定量的解析により,異なる受容領域の視覚的特徴が様々なランドマークの検出精度に異なる影響を及ぼすことがわかった。 その結果、画像ピラミッド構造を採用し、複数の解像度を入力として統合し、異なる受容場を持つモデル群を訓練し、ランドマークごとに最適な特徴の組み合わせを達成することを目指した。 さらに,トレーニング中に複数のデータ拡張手法を適用し,各種機器と測定代替機器のロバスト性の向上を行った。 本手法は,側方x線画像2023における脳波ランドマーク検出に実装し,最終試験段階で平均放射誤差(mre)1.22mm,成功検出率(sdr)2.0mm(74.18%)を達成した。

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