Accuracy of automated 3D cephalometric landmarks by deep learning algorithms: systematic review and meta-analysis

Objectives The aim of the present systematic review and meta-analysis is to assess the accuracy of automated landmarking using deep learning in comparison with manual tracing for cephalometric analysis of 3D medical images. Methods PubMed/Medline, IEEE Xplore, Scopus and ArXiv electronic databases were searched. Selection criteria were: ex vivo and in vivo volumetric data images suitable for 3D landmarking (Problem), a minimum of five automated landmarking performed by deep learning method (Intervention), manual landmarking (Comparison), and mean accuracy, in mm, between manual and automated landmarking (Outcome). QUADAS-2 was adapted for quality analysis. Meta-analysis was performed on studies that reported as outcome mean values and standard deviation of the difference (error) between manual and automated landmarking. Linear regression plots were used to analyze correlations between mean accuracy and year of publication. Results The initial electronic screening yielded 252 papers published between 2020 and 2022. A total of 15 studies were included for the qualitative synthesis, whereas 11 studies were used for the meta-analysis. Overall random effect model revealed a mean value of 2.44 mm, with a high heterogeneity (I-2 = 98.13%, tau(2) = 1.018, p-value < 0.001); risk of bias was high due to the presence of issues for several domains per study. Meta-regression indicated a significant relation between mean error and year of publication (p value = 0.012). Conclusion Deep learning algorithms showed an excellent accuracy for automated 3D cephalometric landmarking. In the last two years promising algorithms have been developed and improvements in landmarks annotation accuracy have been done

Automatic Segmentation of the Mandible for Three-Dimensional Virtual Surgical Planning

Three-dimensional (3D) medical imaging techniques have a fundamental role in the field of oral and maxillofacial surgery (OMFS). 3D images are used to guide diagnosis, assess the severity of disease, for pre-operative planning, per-operative guidance and virtual surgical planning (VSP). In the field of oral cancer, where surgical resection requiring the partial removal of the mandible is a common treatment, resection surgery is often based on 3D VSP to accurately design a resection plan around tumor margins. In orthognathic surgery and dental implant surgery, 3D VSP is also extensively used to precisely guide mandibular surgery. Image segmentation from the radiography images of the head and neck, which is a process to create a 3D volume of the target tissue, is a useful tool to visualize the mandible and quantify geometric parameters. Studies have shown that 3D VSP requires accurate segmentation of the mandible, which is currently performed by medical technicians. Mandible segmentation was usually done manually, which is a time-consuming and poorly reproducible process. This thesis presents four algorithms for mandible segmentation from CT and CBCT and contributes to some novel ideas for the development of automatic mandible segmentation for 3D VSP. We implement the segmentation approaches on head and neck CT/CBCT datasets and then evaluate the performance. Experimental results show that our proposed approaches for mandible segmentation in CT/CBCT datasets exhibit high accuracy

Generation of Artificial Image and Video Data for Medical Deep Learning Applications

Neuronale Netze haben in den letzten Jahren erstaunliche Ergebnisse bei der Erkennung von Ereignissen im Bereich der medizinischen Bild- und Videoanalyse erzielt. Dabei stellte sich jedoch immer wieder heraus, dass ein genereller Mangel an Daten besteht. Dieser Mangel bezieht sich nicht nur auf die Anzahl an verfügbaren Datensätzen, sondern auch auf die Anzahl an individuellen Stichproben, das heißt an unabhängigen Bildern und Videos, in bestehenden Datensätzen. Das führt wiederum zu einer schlechteren Erkennungsgenauigkeit von Ereignissen durch das neuronale Netz. Gerade im medizinischen Bereich ist es nicht einfach möglich die Datensätze zu erweitern oder neue Datensätze zu erfassen. Die Gründe hierfür sind vielfältig. Einerseits können rechtliche Belange die Datenveröffentlichung verhindern. Andererseits kann es sein, dass eine Krankheit nur sehr selten Auftritt und sich so keine Gelegenheit bietet die Daten zu erfassen. Ein zusätzliches Problem ist, dass es sich bei den Daten meist um eine sehr spezifische Domäne handelt, wodurch die Daten meist nur von Experten annotiert werden können. Die Annotation ist aber zeitaufwendig und somit teuer. Existierende Datenaugmentierungsmethoden können oft nur sinnvoll auf Bilddaten angewendet werden und erzeugen z.B. bei Videos nicht ausreichend zeitlich unabhängige Daten. Deswegen ist es notwendig, dass neue Methoden entwickelt werden, mit denen im Nachhinein auch Videodatensätze erweitert oder auch synthetische Daten generiert werden können. Im Rahmen dieser Dissertation werden zwei neu entwickelte Methoden vorgestellt und beispielhaft auf drei medizinische Beispiele aus dem Bereich der Chirurgie angewendet. Die erste Methode ist die sogenannte Workflow-Augmentierungsmethode, mit deren Hilfe semantischen Information, z.B. Ereignissen eines chirurgischen Arbeitsablaufs, in einem Video augmentiert werden können. Die Methode ermöglicht zusätzlich auch eine Balancierung zum Beispiel von chirurgischen Phasen oder chirurgischen Instrumenten, die im Videodatensatz vorkommen. Bei der Anwendung der Methode auf die zwei verschiedenen Datensätzen, von Kataraktoperationen und laparoskopischen Cholezystektomieoperationen, konnte die Leistungsfähigkeit der Methode gezeigt werden. Dabei wurde Genauigkeit der Instrumentenerkennung bei der Kataraktoperation durch ein Neuronales Netz während Kataraktoperation um 2,8% auf 93,5% im Vergleich zu etablierten Methoden gesteigert. Bei der chirurgischen Phasenerkennung im Fall bei der Cholezystektomie konnte sogar eine Steigerung der Genauigkeit um 8,7% auf 96,96% im Verglich zu einer früheren Studie erreicht werden. Beide Studien zeigen eindrucksvoll das Potential der Workflow-Augmentierungsmethode. Die zweite vorgestellte Methode basiert auf einem erzeugenden gegnerischen Netzwerk (engl. generative adversarial network (GAN)). Dieser Ansatz ist sehr vielversprechend, wenn nur sehr wenige Daten oder Datensätze vorhanden sind. Dabei werden mit Hilfe eines neuronalen Netzes neue fotorealistische Bilder generiert. Im Rahmen dieser Dissertation wird ein sogenanntes zyklisches erzeugendes gegnerisches Netzwerk (engl. cycle generative adversarial network (CycleGAN)) verwendet. CycleGANs führen meiste eine Bild zu Bild Transformation durch. Zusätzlich ist es möglich weitere Bedingungen an die Transformation zu knüpfen. Das CycleGAN wurde im dritten Beispiel dazu verwendet, ein Passbild von einem Patienten nach einem Kranio-Maxillofazialen chirurgischen Korrektur, mit Hilfe eines präoperativen Porträtfotos und der operativen 3D Planungsmaske, zu schätzen. Dabei konnten realistisch, lebendig aussehende Bilder generiert werden, ohne dass für das Training des GANs medizinische Daten verwendeten wurden. Stattdessen wurden für das Training synthetisch erzeugte Daten verwendet. Abschließend lässt sich sagen, dass die in dieser Arbeit entwickelten Methoden in der Lage sind, den Mangel an Stichproben und Datensätzen teilweise zu überwinden und dadurch eine bessere Erkennungsleistung von neuronalen Netzen erreicht werden konnte. Die entwickelten Methoden können in Zukunft dazu verwendet werden, bessere medizinische Unterstützungssysteme basierende auf künstlicher Intelligenz zu entwerfen, die den Arzt in der klinischen Routine weiter unterstützen, z.B. bei der Diagnose, der Therapie oder bei bildgesteuerten Eingriffen, was zu einer Verringerung der klinischen Arbeitsbelastung und damit zu einer Verbesserung der Patientensicherheit führt

Characterization of alar ligament on 3.0T MRI: a cross-sectional study in IIUM Medical Centre, Kuantan

INTRODUCTION: The main purpose of the study is to compare the normal anatomy of alar ligament on MRI between male and female. The specific objectives are to assess the prevalence of alar ligament visualized on MRI, to describe its characteristics in term of its course, shape and signal homogeneity and to find differences in alar ligament signal intensity between male and female. This study also aims to determine the association between the heights of respondents with alar ligament signal intensity and dimensions. MATERIALS & METHODS: 50 healthy volunteers were studied on 3.0T MR scanner Siemens Magnetom Spectra using 2-mm proton density, T2 and fat-suppression sequences. Alar ligament is depicted in 3 planes and the visualization and variability of the ligament courses, shapes and signal intensity characteristics were determined. The alar ligament dimensions were also measured. RESULTS: Alar ligament was best depicted in coronal plane, followed by sagittal and axial planes. The orientations were laterally ascending in most of the subjects (60%), predominantly oval in shaped (54%) and 67% showed inhomogenous signal. No significant difference of alar ligament signal intensity between male and female respondents. No significant association was found between the heights of the respondents with alar ligament signal intensity and dimensions. CONCLUSION: Employing a 3.0T MR scanner, the alar ligament is best portrayed on coronal plane, followed by sagittal and axial planes. However, tremendous variability of alar ligament as depicted in our data shows that caution needs to be exercised when evaluating alar ligament, especially during circumstances of injury

Case series of breast fillers and how things may go wrong: radiology point of view

INTRODUCTION: Breast augmentation is a procedure opted by women to overcome sagging breast due to breastfeeding or aging as well as small breast size. Recent years have shown the emergence of a variety of injectable materials on market as breast fillers. These injectable breast fillers have swiftly gained popularity among women, considering the minimal invasiveness of the procedure, nullifying the need for terrifying surgery. Little do they know that the procedure may pose detrimental complications, while visualization of breast parenchyma infiltrated by these fillers is also deemed substandard; posing diagnostic challenges. We present a case series of three patients with prior history of hyaluronic acid and collagen breast injections. REPORT: The first patient is a 37-year-old lady who presented to casualty with worsening shortness of breath, non-productive cough, central chest pain; associated with fever and chills for 2-weeks duration. The second patient is a 34-year-old lady who complained of cough, fever and haemoptysis; associated with shortness of breath for 1-week duration. CT in these cases revealed non thrombotic wedge-shaped peripheral air-space densities. The third patient is a 37‐year‐old female with right breast pain, swelling and redness for 2- weeks duration. Previous collagen breast injection performed 1 year ago had impeded sonographic visualization of the breast parenchyma. MRI breasts showed multiple non- enhancing round and oval shaped lesions exhibiting fat intensity. CONCLUSION: Radiologists should be familiar with the potential risks and hazards as well as limitations of imaging posed by breast fillers such that MRI is required as problem-solving tool