【摘 要】
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X线头影测量分析是正畸临床辅助检查的重要手段之一,患者拍摄X线头颅侧位片后,正畸医生在X光片中对牙颌、颅面等标志点描绘特定的线角,计算线距,从而分析相应的解剖结构特征,并据此做出相应的诊疗方案。解剖学标志点的定位是头影测量分析中的关键问题,每张侧位片中包含了数十个标志点,反映了牙颌、颅面软硬组织结构的发育情况及相互关系。由于X射线成像的限制,头颅侧位片存在组织结构重合、不对称,成像不清晰等情况,手
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X线头影测量分析是正畸临床辅助检查的重要手段之一,患者拍摄X线头颅侧位片后,正畸医生在X光片中对牙颌、颅面等标志点描绘特定的线角,计算线距,从而分析相应的解剖结构特征,并据此做出相应的诊疗方案。解剖学标志点的定位是头影测量分析中的关键问题,每张侧位片中包含了数十个标志点,反映了牙颌、颅面软硬组织结构的发育情况及相互关系。由于X射线成像的限制,头颅侧位片存在组织结构重合、不对称,成像不清晰等情况,手动标注每张图像会耗费专业正畸医生10到15分钟时间,且存在难以避免的主观误差。因此建立自动头影测量分析系统在口腔正畸的临床诊断及科研工作中具有重要意义,解剖标志点的准确定位是一项极有挑战的任务。头影测量标志点的检测是在有限的数据集中检测大量的标志点,为了提高检测效率,本文提出了将深度学习和级联回归树相融合的方法分阶段自动检测解剖学标志点,并根据标志点检测结果对患者症状进行基本的解剖类型分类。本文将解剖学标志点自动检测设为一种多级回归问题,分为两个阶段组成,遵循由粗到细检测策略:第一阶段在输入的低分辨率的头颅侧位片中利用卷积神经网络回归预测标志点的模糊位置;第二阶段以每个点的初始位置为中心得到图片块,设计了两级级联的回归树,实现标志点的精确定位。本文算法在测试集中所有标志点的平均误差达到1.37mm,完全符合临床上2mm以内误差的可接受效果。在2mm和4mm的误差范围内,成功检测率的平均结果分别为84.14%和95.96%。这表明本文所述的方法有助于提升解剖标志点的自动检测结果,在头影测量分析系统中具有重要意义。
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