論文の概要: Attend-and-Refine: Interactive keypoint estimation and quantitative cervical vertebrae analysis for bone age assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07670v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 11:52:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.379751
• Title: Attend-and-Refine: Interactive keypoint estimation and quantitative cervical vertebrae analysis for bone age assessment
• Title（参考訳）: Attend-and-Refine: 骨年齢評価のための対話的キーポイント推定と定量的頚椎解析
• Authors: Jinhee Kim, Taesung Kim, Taewoo Kim, Dong-Wook Kim, Byungduk Ahn, Yoon-Ji Kim, In-Seok Song, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 小児矯正学では、効果的な治療戦略を開発するためには、成長電位の正確な推定が不可欠である。 本研究は, 成長ピークを同定し, 側頭頂部X線写真のみで頚椎形態を解析することによって, この可能性を予測することを目的とする。 我々は,アノテーションプロセスの合理化を目的としたユーザ対話型深層学習モデルARNetを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.52024944963992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In pediatric orthodontics, accurate estimation of growth potential is essential for developing effective treatment strategies. Our research aims to predict this potential by identifying the growth peak and analyzing cervical vertebra morphology solely through lateral cephalometric radiographs. We accomplish this by comprehensively analyzing cervical vertebral maturation (CVM) features from these radiographs. This methodology provides clinicians with a reliable and efficient tool to determine the optimal timings for orthodontic interventions, ultimately enhancing patient outcomes. A crucial aspect of this approach is the meticulous annotation of keypoints on the cervical vertebrae, a task often challenged by its labor-intensive nature. To mitigate this, we introduce Attend-and-Refine Network (ARNet), a user-interactive, deep learning-based model designed to streamline the annotation process. ARNet features Interaction-guided recalibration network, which adaptively recalibrates image features in response to user feedback, coupled with a morphology-aware loss function that preserves the structural consistency of keypoints. This novel approach substantially reduces manual effort in keypoint identification, thereby enhancing the efficiency and accuracy of the process. Extensively validated across various datasets, ARNet demonstrates remarkable performance and exhibits wide-ranging applicability in medical imaging. In conclusion, our research offers an effective AI-assisted diagnostic tool for assessing growth potential in pediatric orthodontics, marking a significant advancement in the field.
• Abstract（参考訳）: 小児矯正学では、効果的な治療戦略を開発するためには、成長電位の正確な推定が不可欠である。 本研究は, 成長ピークを同定し, 側頭頂部X線写真のみで頚椎形態を解析することにより, この可能性を予測することを目的とする。 これらのX線写真から頚椎椎体成熟度(CVM)の特徴を包括的に解析し,その有効性を検証した。 この方法論は、歯科医師に矯正治療の最適なタイミングを判断するための信頼性と効率的なツールを提供し、最終的には患者の結果を向上させる。 このアプローチの重要な側面は、頚椎のキーポイントの綿密なアノテーションであり、これは労働集約性によってしばしば課題となる。 これを軽減するために,アノテーションプロセスの合理化を目的としたユーザ対話型深層学習モデルであるAttend-and-Refine Network(ARNet)を導入する。 ARNetは、ユーザからのフィードバックに応じて、画像の特徴を適応的に再校正するInteraction-guided Recalibration Networkと、キーポイントの構造的一貫性を保持する形態的認識損失関数を備えている。 この手法により、キーポイント識別における手作業を大幅に削減し、プロセスの効率性と精度を向上させる。 さまざまなデータセットで広く検証されているARNetは、優れたパフォーマンスを示し、医療画像の幅広い適用性を示している。 結論として,本研究は,小児矯正治療における成長電位を評価するための効果的なAI支援診断ツールを提供する。

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