Målet med detta papper är att automatiskt digitalisera craniomaxillofacial (CMF) landmärken effektivt och exakt från kon-beam datortomografi (CBCT) bilder, genom att ta itu med den utmaning som orsakas av stora morfologiska variationer mellan patienter och bild artefakter av CBCT bilder. Metoder: Vi föreslår en segmenteringsstyrd delvis gemensam regressionsskog (S-PRF) modell för att automatiskt digitalisera CMF landmärken. I denna modell, en regression rösta strategi först antas för att lokalisera varje landmärke genom att samla bevis från sammanhang platser, vilket potentiellt lindra problemet som orsakas av bild artefakter nära landmärket. För det andra, CBCT bildsegmentering används för att ta bort oinformation voxels orsakas av morfologiska variationer mellan patienter. För det tredje föreslås en delvis gemensam modell för att separat lokalisera landmärken baserade på koherensen av viktiga positioner för att förbättra digitaliseringens tillförlitlighet. Dessutom föreslår vi en snabb vektorquantization metod för att extrahera hög nivå flerskaliga statistiska funktioner för att beskriva en voxels utseende, som har låg dimensionalitet, hög effektivitet, och är också invariant till den lokala inhomogenitet som orsakas av artefakter. Resultat: Medeldigialiseringsfel för 15 landmärken, i jämförelse med markens sanning, är alla mindre än 2 mm. Slutsats: Vår modell har behandlat utmaningar av både interpatientmorfologiska variationer och avbildningsartefakter. Experiment på en CBCT dataset visar att vår strategi uppnår kliniskt acceptabel noggrannhet för landmärke digitalisering. Betydelse: Vår automatiska sevärdhet digitaliseringsmetod kan användas kliniskt för att minska arbetskostnaden och även förbättra digitaliseringskonsistensen. Index Terms-Cone-beam datortomografi (CBCT), snabb vektorquantization (VQ), landmärke digitalisering, delvis gemensam regressionsskog (PRF), segmentering.
Under 2016, Zhang m.fl. REF digitaliserade CMF landmärken på CBCT-skanningar med hjälp av en regressionsskogsbaserad landmärkesdetektor.
Automatic Craniomaxillofacial Landmark Digitization via Segmentation-Guided Partially-Joint Regression Forest Model and Multiscale Statistical Features
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}