Cephalometric Landmark Detection across Ages with Prototypical Network

要約

自動化された頭部計測ランドマーク検出は、現実の歯科矯正診断において非常に重要です。
現在の研究は主に成人被験者のみに焦点を当てており、ランドマークが成人と比較して著しく異なる外観を示すことが多い青年によって提示される臨床的に重要なシナリオは無視されています。
したがって、青少年や成人を含むさまざまな年齢層にわたって統合された効果的な検出アルゴリズムを開発する方法について未解決の疑問が生じます。
この論文では、年齢を超えた頭蓋計測ランドマーク検出のための最初の作品である CeLDA を提案します。
私たちの方法は、画像の特徴をランドマークのプロトタイプと比較することにより、ランドマーク検出にプロトタイプのネットワークを活用します。
年齢層間のランドマークの外観の不一致に取り組むために、プロトタイプの位置合わせを改善し、大規模なトレーニング画像セットからランドマークのプロトタイプの全体的な推定を取得するために、CeLDA 用の新しい戦略を設計します。
さらに、ランドマーク プロトタイプ間の解剖学的関係を利用するために、新しいプロトタイプ関係マイニング パラダイムが導入されています。
広範な実験により、成人と青年の両方の被験者の頭部計測ランドマークの検出における CeLDA の優位性が検証されています。
私たちの知る限り、これは、年齢層を超えた頭部計測ランドマーク検出のための統合ソリューションとデータセットの開発に向けた最初の取り組みです。
私たちのコードとデータセットは https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/Cephalometric-Landmark-Detection-across-Ages-with-Prototypical-Network で公開されます。

要約(オリジナル)

Automated cephalometric landmark detection is crucial in real-world orthodontic diagnosis. Current studies mainly focus on only adult subjects, neglecting the clinically crucial scenario presented by adolescents whose landmarks often exhibit significantly different appearances compared to adults. Hence, an open question arises about how to develop a unified and effective detection algorithm across various age groups, including adolescents and adults. In this paper, we propose CeLDA, the first work for Cephalometric Landmark Detection across Ages. Our method leverages a prototypical network for landmark detection by comparing image features with landmark prototypes. To tackle the appearance discrepancy of landmarks between age groups, we design new strategies for CeLDA to improve prototype alignment and obtain a holistic estimation of landmark prototypes from a large set of training images. Moreover, a novel prototype relation mining paradigm is introduced to exploit the anatomical relations between the landmark prototypes. Extensive experiments validate the superiority of CeLDA in detecting cephalometric landmarks on both adult and adolescent subjects. To our knowledge, this is the first effort toward developing a unified solution and dataset for cephalometric landmark detection across age groups. Our code and dataset will be made public on https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/Cephalometric-Landmark-Detection-across-Ages-with-Prototypical-Network

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google