‘Aariz: A Benchmark Dataset for Automatic Cephalometric Landmark Detection and CVM Stage Classification

要約

セファロランドマークの正確な識別と正確な位置特定により、解剖学的異常の分類と定量化が可能になります。
側面セファログラムにセファロランドマークをマーキングする従来の方法は、単調で時間のかかる作業です。
自動化されたランドマーク検出システムを開発する努力が持続的に行われてきましたが、信頼できるデータセットが利用できないため、歯科矯正用途には不十分です。
定量的形態計測分析のための堅牢な AI ソリューションの開発を促進するために、新しい最先端のデータセットを提案しました。
このデータセットには、さまざまな解像度の 7 つの異なる X 線画像装置から得られた 1000 の横方向のセファロ X 線写真 (LCR) が含まれており、これまでで最も多様で包括的なセファロ データセットとなっています。
私たちのチームの臨床専門家は、公開されているデータセットでこれまでにマークされた最も重要な軟部組織のランドマークを含む、29 のセファロランドマークで各 X 線写真に細心の注意を払って注釈を付けました。
さらに、当社の専門家は X 線写真で患者の頸椎成熟 (CVM) 段階にラベルを付け、このデータセットを CVM 分類の最初の標準リソースにしました。
このデータセットは、歯科矯正などで使用される信頼性の高い自動ランドマーク検出フレームワークの開発に役立つと考えています。

要約(オリジナル)

The accurate identification and precise localization of cephalometric landmarks enable the classification and quantification of anatomical abnormalities. The traditional way of marking cephalometric landmarks on lateral cephalograms is a monotonous and time-consuming job. Endeavours to develop automated landmark detection systems have persistently been made, however, they are inadequate for orthodontic applications due to unavailability of a reliable dataset. We proposed a new state-of-the-art dataset to facilitate the development of robust AI solutions for quantitative morphometric analysis. The dataset includes 1000 lateral cephalometric radiographs (LCRs) obtained from 7 different radiographic imaging devices with varying resolutions, making it the most diverse and comprehensive cephalometric dataset to date. The clinical experts of our team meticulously annotated each radiograph with 29 cephalometric landmarks, including the most significant soft tissue landmarks ever marked in any publicly available dataset. Additionally, our experts also labelled the cervical vertebral maturation (CVM) stage of the patient in a radiograph, making this dataset the first standard resource for CVM classification. We believe that this dataset will be instrumental in the development of reliable automated landmark detection frameworks for use in orthodontics and beyond.

arxiv情報

著者 Muhammad Anwaar Khalid,Kanwal Zulfiqar,Ulfat Bashir,Areeba Shaheen,Rida Iqbal,Zarnab Rizwan,Ghina Rizwan,Muhammad Moazam Fraz
発行日 2023-02-15 17:31:56+00:00
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