論文の概要: Periodontal Bone Loss Analysis via Keypoint Detection With Heuristic Post-Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13477v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 00:34:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-23 10:56:04.436759
• Title: Periodontal Bone Loss Analysis via Keypoint Detection With Heuristic Post-Processing
• Title（参考訳）: Heuristic Post-Processing を用いたキーポイント検出による歯周骨欠損解析
• Authors: Ryan Banks, Vishal Thengane, María Eugenia Guerrero, Nelly Maria García-Madueño, Yunpeng Li, Hongying Tang, Akhilanand Chaurasia,
• Abstract要約: 本研究では, 深層学習キーポイントと物体検出モデル YOLOv8-pose の局所的骨損失ランドマークの自動同定への応用について検討した。 YOLOv8-poseは193個の注釈付き根尖部X線写真に微調整された。 画像中の平均歯の大きさに基準を定め, キーポイント検出基準であるPRCK(Relative Correct Keypoints)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.628754886688846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Calculating percentage bone loss is a critical test for periodontal disease staging but is sometimes imprecise and time consuming when manually calculated. This study evaluates the application of a deep learning keypoint and object detection model, YOLOv8-pose, for the automatic identification of localised periodontal bone loss landmarks, conditions and staging. YOLOv8-pose was fine-tuned on 193 annotated periapical radiographs. We propose a keypoint detection metric, Percentage of Relative Correct Keypoints (PRCK), which normalises the metric to the average tooth size of teeth in the image. We propose a heuristic post-processing module that adjusts certain keypoint predictions to align with the edge of the related tooth, using a supporting instance segmentation model trained on an open source auxiliary dataset. The model can sufficiently detect bone loss keypoints, tooth boxes, and alveolar ridge resorption, but has insufficient performance at detecting detached periodontal ligament and furcation involvement. The model with post-processing demonstrated a PRCK 0.25 of 0.726 and PRCK 0.05 of 0.401 for keypoint detection, mAP 0.5 of 0.715 for tooth object detection, mesial dice score of 0.593 for periodontal staging, and dice score of 0.280 for furcation involvement. Our annotation methodology provides a stage agnostic approach to periodontal disease detection, by ensuring most keypoints are present for each tooth in the image, allowing small imbalanced datasets. Our PRCK metric allows accurate evaluation of keypoints in dental domains. Our post-processing module adjusts predicted keypoints correctly but is dependent on a minimum quality of prediction by the pose detection and segmentation models. Code: https:// anonymous.4open.science/r/Bone-Loss-Keypoint-Detection-Code. Dataset: https://bit.ly/4hJ3aE7.
• Abstract（参考訳）: 骨減少率の計算は歯周病のステージングにとって重要なテストであるが、手動で計算すると不正確で時間を要することがある。 本研究では, 深層学習キーポイントと物体検出モデル YOLOv8-pose を用いて, 局所的な歯周骨喪失のランドマーク, 条件, ステージングの自動同定を行った。 YOLOv8-poseは193個の注釈付き根尖部X線写真に微調整された。 画像中の平均歯の大きさに基準を定め, キーポイント検出基準であるPRCK(Relative Correct Keypoints)を提案する。 本稿では,特定のキーポイント予測を調整して関連する歯の縁に合わせるヒューリスティックな後処理モジュールを提案する。 このモデルでは, 骨喪失キーポイント, 歯列箱, 歯槽隆起部吸収を十分に検出できるが, 離開歯根膜や根管への関与を検出するには不十分である。 後処理モデルでは, キーポイント検出用PRCK 0.25とPRCK 0.05とキーポイント検出用PRCK 0.401, 歯肉検出用mAP 0.5と0.715, 歯周期ステージ用mesial dice score 0.593, 灌流用dice score 0.280が示された。 画像中の各歯にほとんどのキーポイントが存在することを保証し、小さな不均衡なデータセットを許容することにより、歯周病検出の段階的非依存的なアプローチを提供する。 PRCK測定は歯科領域におけるキーポイントの正確な評価を可能にする。 我々の後処理モジュールは、予測キーポイントを正しく調整するが、ポーズ検出とセグメンテーションモデルによる予測の最小品質に依存している。 コード:https:// anonymous.4open.science/r/Bone-Loss-Keypoint-Detection-Code データセット: https://bit.ly/4hJ3aE7。

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