An Approach for Efficient Detection of Cephalometric Landmarks

AbstractIn this paper, a method is developed for the automated identification of cephalometric landmarks in orthodontics. The process of soft tissue edge detection is divided into two steps: detecting the sub-images that contained the required landmarks using combination of the Histograms of Oriented Gradients (HOG) descriptor with the Support Vector Machine (SVM), then utilizing Thresholding and Mathematical Morphological (TMM) algorithm to trace soft tissue profile. In addition, the mandible's edge is detected by the Active contours without edges (Chan-Vese method). Finally, the landmarks of soft tissue profile and the mandible's edge are pinned based on analyzing the contour plot of these lines. The simulation results have high accuracy

Análisis morfogeométrico 2D en diagnóstico de maloclusiones en pacientes adultos

El estudio de la forma de las estructuras craneofaciales, la velocidad, cantidad y dirección de su crecimiento se han estudiados con fines diagnósticos, reconstructivos y de clasificación; así mismo, su conocimiento es importante en la identificación de discrepancias esqueléticas, en el reconocimiento del balance facial vertical, de las discrepancias anteroposteriores entre los maxilares y la simetría de las estructuras. Con el presente estudio se buscó identificar patrones craneofaciales verticales y sagitales en relaciones esqueléticas clase I, II, y III sobre imágenes radiográficas de perfil, por medio de morfometría geométrica 2D; a través del cual se podrán caracterizar las diferencias conformacionales de las discrepancias verticales y sagitales de la estructura craneofacial en dichas relaciones esqueléticas y, describir cambios morfológicos de los grupos conformacionales determinados. La muestra poblacional que se utilizó para el presente estudio fue la misma clasificada y caracterizada en la Tesis de Maestría de la Dra. Nancy Esperanza Castro Guevara, Toda la información de toma y clasificación podrá ser consultada en el documento de tesis “Modelo de Identificación de Patrones del Tercio Medio Facial Clase I, II y III Esquelética: Un Análisis Morfogeométrico”, la cual es consultable en el repositorio de la Universidad Nacional de Colombia (1). Se obtuvieron matrices de landmarks anatómicos homólogos de la región Craneofacial Total utilizados para estimar por Análisis Generalizado de Procustes (AGP) el Tamaño del Centroide (CS) y los componentes uniforme y no uniforme de la conformación (PW). La identificación de patrones de la region Craneofacial Total se determinó por Análisis de Componentes Principales (ACP) y análisis de Clústers utilizando las PW de la Región Craneofacial Total (RCFT). La prueba de repetibilidad mostró una completa concordancia en las coordenadas alineadas después de AGP, siendo superiores a 0.95 en la vista lateral. Se encontraron diferencias significativas entre tamaños de centroide de maloclusiones (p0.05). Se observaron diferencias conformacionales entre los grupos de maloclusiones. El mayor porcentaje de clasificación correcta de las maloclusiones fue para el Cluster 5 seguido del Clúster 2 con porcentajes de 80% y 60% respectivamente, sin embargo los demás porcentajes sobrepasaron el 50%. Se realizaron los análisis con los cuatro grupos de maloclusión clasificados en la Tesis de Maestría de la Dra. Nancy Esperanza Castro Guevara, de los cuales tres evidenciaron todas las maloclusiones clásicas, Clase I, II y III correspondientes a los Clústers 1 al 3. El cuarto patrón identificó individuos con características combinadas de las maloclusiones de Clase I y II, que para efectos didácticos en la presente investigación de nominaron como Clúster 4 y Clúster 5. Se concluyó que el Tamaño Centroide de cada una de las maloclusiones estudiadas reporta diferencias significativas. La conformación de la Región Craneofacial Total presentó alta poder de clasificación, y se encontró una asociación importante entre las estructuras craneofaciales estructuras y el comportamiento de las maloclusiones, siendo relevante la flexión de la base de cráneo en el desarrollo de patrones sagitales y verticales alterados. Asi mismo, el comportamiento intraestuctural determina rasgos importantes en la caracterización de las maloclusiones. La Morfometría Geométrica es una herramienta útil en la caracterización de patrones de maloclusiones esqueléticas, su análisis y cuantificación con respecto a las conformaciones de la Región Craneofacial Total.Otr

Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.Métodos forenses para estimação das informações de indivíduos são constantemente utilizados por peritos em cenários reais. O processo forense de estimação de idade e sexo necessita de um profissional capacitado e abordagens que normalmente exigem a presença física do indivíduo para a execução dos procedimentos periciais. A pornografia infantil é uma atividade ilícita que conta com a facilidade da internet para o compartilhamento de imagens e vídeos tornando fácil a disseminação deste tipo de conteúdo e dificultando a identificação e perícia do material. Pesquisas sobre técnicas de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina em visão computacional permitem o desenvolvimento de metodologias baseadas em fotoantropometria para a identificação de informações antropométricas apenas utilizando imagens faciais digitais. Com o avanço da tecnologia e com o aumento do volume de dados, os profissionais necessitam de alternativas para processar as informações antropométricas de indivíduos apenas analisando arquivos digitais. Este trabalho tem como objetivo desenvolvimento de metodologias de identificação automática de pontos cefalométricos em imagens faciais, gerar medidas fotoantropométricas e propor uma solução computacional para auxiliar os profissionais forenses para a estimação da idade e sexo em uma base de dados com 105 mil de imagens faciais. O trabalho proposto para identificação de pontos cefalométricos obteve precisão similar com as marcações realizadas por especialistas com resultado de erro médio da distância (em pixels) normalizada de 0:014 contra 0:009 de dispersão média dos testes entre especialistas. Os resultados obtidos demonstram significância no processo de estimação de dados antropométricos, utilizando imagens faciais com redes neurais convolucionais e medidas fotoantropométricas faciais. A proposta desenvolvida obteve resultado de 99; 2% de acerto para estimação de sexo. Para estimação de maior/menor de 18 anos o resultado F1 score foi de 0; 926 enquanto para maior/menor de 14 anos foi de 0; 957. Por último, estimação de idade, a proposta obteve um resultado MAE de 1; 42 utilizando uma amostra de indivíduos com idades entre 2 a 22 anos.Forensic methods of estimating information from individuals are constantly used by experts in real scenarios. The forensic process of age and sex estimation requires an expert and approaches that normally need the physical presence of the individual for the execution of the expert procedures. Child pornography is an illicit activity that relies on the ease of the internet to acess and disseminate this type of content, making it difficult to identify and exploit the material. Research on pattern recognition techniques and machine learning in computer vision allow the development of methodologies based on photo-anthropometry for identification of anthropometric information using facial images. The advancement of technology and the increasing process of the data volume, the experts need alternatives to be inferring the age and of individuals by analyzing digital files only. This work has the goal to develop methodologies for automatic identification of cephalometric points in facial images, generate photo-anthropometric measurements and propose a computational solution to assist forensic professionals to estimate age and sex in a database with thousands of images. The proposed work to identify cephalometric landmarks obtained similar accuracy with the manual points made by experts with result of normalized average error (in pixels) of 0:014 versus 0:009 of average dispersion by experts. The results present significance in the estimation process of anthropometric data using facial images with convolutional neural networks and facial photo-anthropometric measurements. The developed proposal obtained 99:2% positive results for sex estimation. For the estimation of over 18 years old the result of F1 was 0:926 while for over 14 years old it was 0:957. Finally, the age estimate, the proposal obtained a MAE result of 1:42 using a sample of individuals over ages from 2 to 22 years old