Medical Image Analysis· 2016Q1
Diş Radyografisi Analiz Algoritmalarının Karşılaştırılması İçin Bir Kıyaslama
A benchmark for comparison of dental radiography analysis algorithms
- 397atıf
- Q1SCImago
- 2016yıl
Kısa özet
Otomatik diş radyografisi analiz algoritmalarının objektif olarak değerlendirilmesi için yeni bir çerçeve ve kıyaslama veri seti oluşturulmuş olup, yedi sefalometrik X-ışını analiz yöntemi ve iki bitewing çürük tespit yöntemi karşılaştırılmıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Diş radyografisi analiz algoritmalarının objektif değerlendirilmesi için yeni bir çerçeve ve kıyaslama oluşturuldu.
- Diş anatomisi (bitewing radyografları) ve anomali sınıflandırması (sefalometrik radyograflar) için veri kümeleri oluşturuldu.
- Algoritmaları karşılaştırmak ve sıralamak için objektif nicel değerlendirme metrikleri tanımlandı.
- Yedi otomatik sefalometrik X-ışını analiz yöntemi ve iki bitewing çürük tespit yöntemi karşılaştırıldı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Dental radiography plays an important role in clinical diagnosis, treatment and surgery. In recent years, efforts have been made on developing computerized dental X-ray image analysis systems for clinical usages. A novel framework for objective evaluation of automatic dental radiography analysis algorithms has been established under the auspices of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2015 Bitewing Radiography Caries Detection Challenge and Cephalometric X-ray Image Analysis Challenge. In this article, we present the datasets, methods and results of the challenge and lay down the principles for future uses of this benchmark. The main contributions of the challenge include the creation of the dental anatomy data repository of bitewing radiographs, the creation of the anatomical abnormality classification data repository of cephalometric radiographs, and the definition of objective quantitative evaluation for comparison and ranking of the algorithms. With this benchmark, seven automatic methods for analysing cephalometric X-ray image and two automatic methods for detecting bitewing radiography caries have been compared, and detailed quantitative evaluation results are presented in this paper. Based on the quantitative evaluation results, we believe automatic dental radiography analysis is still a challenging and unsolved problem. The datasets and the evaluation software will be made available to the research community, further encouraging future developments in this field. (http://www-o.ntust.edu.tw/~cweiwang/ISBI2015/).
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Medical Image Analysis, 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Ağız Cerrahisi
Oral SurgeryDentistry