Generera exakta 3D-modeller från kone-beam computed tomography (CBCT) bilder är ett viktigt steg för att utveckla behandlingsplaner för patienter med kraniomaxillofacial (CMF) deformiteter. Denna process innebär ofta bensegmentering och landmärke digitalisering. Eftersom anatomiska landmärken i allmänhet ligger på gränserna för segmenterade benregioner, kan uppgifterna bensegmentering och landmärke digitalisering vara mycket korrelerade. Men de flesta befintliga metoder behandlar dem helt enkelt som två fristående uppgifter, utan att ta hänsyn till deras inneboende förening. Dessutom ignorerar dessa metoder vanligtvis den rumsliga kontextinformationen (dvs. förskjutningar från voxels till landmärken) i CBCT-avbildningar. I detta syfte föreslår vi ett sammanhangsstyrt fullständigt konvolutionsnätverk (FCN) för gemensam bensegmentering och landmärkesdigialisering. Vi tränar först en FCN för att lära oss deplacementkartorna för att fånga den rumsliga kontextinformationen i CBCT-bilder. Med hjälp av de inlärda förskjutningskartorna som vägledning utvecklar vi ytterligare en multi-task FCN för att gemensamt utföra bensegmentering och landmärkesdigialisering. Vår metod har utvärderats på 107 ämnen från två centra, och de experimentella resultaten visar att vår metod är överlägsen de state-of-art metoder i både ben segmentering och landmärke digitalisering.
Under 2017, Zhang m.fl. REF förbättrade sin metod genom att föreslå en gemensam CMF bensegmentering och landmärke digitalisering ram via en sammanhangsstyrd multi-task helt konvolutionella neurala nätverk (FCN) antar en U-Net arkitektur.
Joint craniomaxillofacial bone segmentation and landmark digitization by context-guided fully convolutional networks
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}