Towards fully automated third molar development staging in panoramic radiographs

Staging third molar development is commonly used for age assessment in sub-adults. Current staging techniques are, at most, semi-automated and rely on manual interactions prone to operator variability. The aim of this study was to fully automate the staging process by employing the full potential of deep learning, using convolutional neural networks (CNNs) in every step of the procedure. The dataset used to train the CNNs consisted of 400 panoramic radiographs (OPGs), with 20 OPGs per developmental stage per sex, staged in consensus between three observers. The concepts of transfer learning, using pre-trained CNNs, and data augmentation were used to mitigate the issues when dealing with a limited dataset. In this work, a three-step procedure was proposed and the results were validated using fivefold cross-validation. First, a CNN localized the geometrical center of the lower left third molar, around which a square region of interest (ROI) was extracted. Second, another CNN segmented the third molar within the ROI. Third, a final CNN used both the ROI and the segmentation to classify the third molar into its developmental stage. The geometrical center of the third molar was found with an average Euclidean distance of 63 pixels. Third molars were segmented with an average Dice score of 93%. Finally, the developmental stages were classified with an accuracy of 54%, a mean absolute error of 0.69 stages, and a linear weighted Cohen’s kappa coefficient of 0.79. The entire automated workflow on average took 2.72 s to compute, which is substantially faster than manual staging starting from the OPG. Taking into account the limited dataset size, this pilot study shows that the proposed fully automated approach shows promising results compared with manual staging.Internal Funds KU Leuvenhttp://link.springer.com/journal/4142021-04-01hj2020Anatom

Magnetic resonance imaging for forensic age estimation in living children and young adults : a systematic review

Background The use of magnetic resonance imaging (MRI) in forensic age estimation has been explored extensively during the past decade. Objective To synthesize the available MRI data for forensic age estimation in living children and young adults, and to provide a comprehensive overview that can guide age estimation practice and future research. Materials and Methods MEDLINE, Embase and Web of Science were searched. Additionally, cited and citing articles and study registers were searched. Two authors independently selected articles, conducted data extraction, and assessed risk of bias. Study populations including living subjects up to 30 years were considered. Results Fifty-five studies were included in qualitative analysis and 33 in quantitative analysis. Most studies suffered from bias, including relatively small European (Caucasian) populations, varying MR-approaches and varying staging techniques. Therefore, pooling of the age distribution data was not appropriate. Reproducibility of staging was remarkably lower in clavicles than in any other anatomical structure. Age estimation performance was in line with the gold standard, which uses radiographs, with mean absolute errors ranging from 0.85 to 2.0 years. The proportion of correctly classified minors ranged from 65% to 91%. Multi-factorial age estimation performed better than based on a single anatomical site. Conclusion More multi-factorial age estimation studies are necessary, together with studies testing if the MRI data can safely be pooled. The current review results can guide future studies, help medical professionals to decide on the preferred approach for specific cases, and help judicial professionals to interpret the evidential value of age estimation results

Magnetic resonance imaging and advanced imaging assessment of the growth plate in the adolescent and young adult

The growth plate is a cartilaginous structure located between the metaphysis and epiphysis in long bones. It is the centre for longitudinal growth. Longitudinal growth has a biphasic pattern with a peak during foetal and early postnatal life and another peak during puberty. Growth finally stops after the pubertal growth spurt during late adolescence. Longitudinal bone growth and the skeletal maturation process have traditionally been evaluated with radiographs. MRI has become an alternative since it does not use radiation, visualizes both bone and cartilaginous tissue, and may visualize growth velocity using diffusion tensor imaging (DTI). The overall aim of this thesis is to investigate how best to image the growth plate and which professionals are most qualified to do the assessment. The following studies were conducted in service of this objective. Study I: MRI of the knee was performed in 410 individuals and cartilage-dedicated sequences as well as T1-weighted images were obtained. The images were blindly analyzed by general and pediatric radiologists and their observer agreements were compared. Cartilage-dedicated sequence showed greater agreement than T1 and a higher agreement was seen among pediatric radiologists. Study II: growth plates were imaged at five anatomical sites in 958 individuals using a cartilage dedicated sequence in 1.5 T MRI scanner. The closure of the growth plate was compared to age, sex, pubertal development, BMI and physical activity to see if any of these factors affected the closure of the growth plate. Skeletal maturation occurs in ascending order, from the calcaneus to the distal radius, and correlates with sex, sexual maturation, and BMI but not physical activity. Study IV: the third study of a human population, this study analyzed DTI of the growth plates of the knee in 159 individuals in a 3 T MRI scanner. The DTI metrics and tractography had a relatively linear relationship with chronological age but a different pattern was seen when the same metrics were compared to skeletal maturation. Tractography was seen in the mature growth plate and should therefore be approached with caution in the later stages of skeletal maturation]. Study III: an animal study performed to validate the results from the previous studies. Twelve rabbits were imaged with MRI, micro computed tomography and histology to compare MRI with the other modalities. All modalities performed equally well and validated that MRI can be used to assess the growth plate. In conclusion, the growth plate fuses progressively with age in ascending order and is preferably imaged with a cartilage dedicated sequence and assessed by a pediatric radiologist. The animal model verified that DTI can be used to evaluate the skeletal maturation process and that tractography can be used to assess activity in the growth plate. Tractography seems promising to assess the activity of the open growth plate but must be approached with caution in the later stages of skeletal maturation process of the growth plate

The Discriminative Generalized Hough Transform for Localization of Highly Variable Objects and its Application for Surveillance Recordings

This work is about the localization of arbitrary objects in 2D images in general and the localization of persons in video surveillance recordings in particular. More precisely, it is about localizing specific landmarks. Thereby the possibilities and limitations of localization approaches based on the Generalized Hough Transform (GHT), especially of the Discriminative Generalized Hough Transform (DGHT) will be evaluated. GHT-based approaches determine the number of matching model and feature points and the most likely target point position is given by the highest number of matching model and feature points. Additionally, the DGHT comprises a statistical learning approach to generate optimal DGHT-models achieving good results on medical images. This work will show that the DGHT is not restricted to medical tasks but has issues with large target object variabilities, which are frequent in video surveillance tasks. As all GHT-based approaches also the DGHT only considers the number of matching model-feature-point-combinations, which means that all model points are treated independently. This work will show that model points are not independent of each other and considering them independently will result in high error rates. This drawback is analyzed and a universal solution, which is not only applicable for the DGHT but all GHT-based approaches, is presented. This solution is based on an additional classifier that takes the whole set of matching model-feature-point-combinations into account to estimate a confidence score. On all tested databases, this approach could reduce the error rates drastically by up to 94.9%. Furthermore, this work presents a general approach for combining multiple GHT-models into a deeper model. This can be used to combine the localization results of different object landmarks such as mouth, nose, and eyes. Similar to Convolutional Neural Networks (CNNs) this will split the target object variability into multiple and smaller variabilities. A comparison of GHT-based approaches with CNNs and a description of the advantages, disadvantages, and potential application of both approaches will conclude this work.Diese Arbeit beschäftigt sich im Allgemeinen mit der Lokalisierung von Objekten in 2D Bilddaten und im Speziellen mit der Lokalisierung von Personen in Videoüberwachungsaufnahmen. Genauer gesagt handelt es sich hierbei um die Lokalisierung spezieller Landmarken. Dabei werden die Möglichkeiten und Limiterungen von Lokalisierungsverfahren basierend auf der Generalisierten Hough Transformation (GHT) untersucht, insbesondere die der Diskriminativen Generalisierten Hough Transformation (DGHT). Bei GHT-basierten Ansätze wird die Anzahl an übereinstimmenden Modelpunkten und Merkmalspunkten ermittelt und die wahrscheinlicheste Objekt-Position ergibt sich aus der höchsten Anzahl an übereinstimmenden Model- und Merkmalspunkte. Die DGHT umfasst darüber hinaus noch ein statistisches Lernverfahren, um optimale DGHT-Modele zu erzeugen und erzielte damit auf medizinischen Bilder und Anwendungen sehr gute Erfolge. Wie sich in dieser Arbeit zeigen wird, ist die DGHT nicht auf medizinische Anwendungen beschränkt, hat allerdings Schwierigkeiten große Variabilität der Ziel-Objekte abzudecken, wie sie in Überwachungsszenarien zu erwarten sind. Genau wie alle GHT-basierten Ansätze leidet auch die DGHT unter dem Problem, dass lediglich die Anzahl an übereinstimmenden Model- und Merkmalspunkten ermittelt wird, was bedeutet, dass alle Modelpunkte unabhängig voneinander betrachtet werden. Dass Modelpunkte nicht unabhängig voneinander sind, wird im Laufe dieser Arbeit gezeigt werden, und die unabhängige Betrachtung führt gerade bei sehr variablen Zielobjekten zu einer hohen Fehlerrate. Dieses Problem wird in dieser Arbeit grundlegend untersucht und ein allgemeiner Lösungsansatz vorgestellt, welcher nicht nur für die DGHT sondern grundsätzlich für alle GHT-basierten Verfahren Anwendung finden kann. Die Lösung basiert auf der Integration eines zusätzlichen Klassifikators, welcher die gesamte Menge an übereinstimmenden Model- und Merkmalspunkten betrachtet und anhand dessen ein zusätzliches Konfidenzmaß vergibt. Dadurch konnte auf allen getesteten Datenbanken eine deutliche Reduktion der Fehlerrate erzielt werden von bis zu 94.9%. Darüber hinaus umfasst die Arbeit einen generellen Ansatz zur Kombination mehrere GHT-Model in einem tieferen Model. Dies kann dazu verwendet werden, um die Lokalisierungsergebnisse verschiedener Objekt-Landmarken zu kombinieren, z. B. die von Mund, Nase und Augen. Ähnlich wie auch bei Convolutional Neural Networks (CNNs) ist es damit möglich über mehrere Ebenen unterschiedliche Bereiche zu lokalisieren und somit die Variabilität des Zielobjektes in mehrere, leichter zu handhabenden Variabilitäten aufzuspalten. Abgeschlossen wird die Arbeit durch einen Vergleich von GHT-basierten Ansätzen mit CNNs und einer Beschreibung der Vor- und Nachteile und mögliche Einsatzfelder beider Verfahren

Stima dell’età ossea sul vivente a scopo forense mediante analisi dei nuclei di ossificazione del carpo su Imaging a Risonanza Magnetica

Negli ultimi anni le indagini scientifiche volte alla stima dell’età hanno ampliato notevolmente i loro orizzonti, dal cadavere al vivente. Riguardo ai viventi, detto accertamento viene richiesto per diversi ambiti: nelle procedure di adozione, nel contesto di competizioni sportive agonistiche, in tema di immigrazione e nella tutela di minori non accompagnati, per scopi forensi come per l’imputabilità minorile o nell’accertamento del reato di pedopornografia. Nel fornire il dato scientifico, il medico-legale deve tener conto di fattori di variabilità legati all’etnia o alla razza, alle condizioni ambientali, alle diversità di maturazione scheletrica insita in ogni individuo, alle eventuali patologie preesistenti. Da qui il difficile compito di fornire al Giudice il risultato nella maniera più facilmente intellegibile, possibilmente in maniera numerica e con indicazioni statistiche, con evidenza di margine di errore e cut-off. Nei soggetti in crescita gli indicatori maggiormente utilizzati per la determinazione dell’età sono quelli che permettono la valutazione della maturità sessuale, della maturità scheletrica e della maturità dentaria. Pur non essendoci procedure univocamente riconosciute, attualmente i metodi maggiormente utilizzati prevedono un esame fisico e un’analisi antropometrica, un’analisi dentale ortopantomografica (OPT) e uno studio rx di mano e polso sinistri. Per i minori l’accertamento dell’età evoca delle problematiche di carattere etico, laddove sia prevista da molti protocolli operativi l’utilizzazione di radiazioni ionizzanti. Dalle organizzazioni internazionali per la tutela dei minori è stato in più circostanze rimarcato che non può considerarsi eticamente corretto sottoporre un soggetto in crescita ad analisi tramite raggi x in assenza di motivazioni cliniche alla base dell’accertamento. In questo scenario, diversi studi di epoca recente hanno approfondito il possibile utilizzo di esami che non prevedono erogazione di radiazioni ionizzanti in materia di determinazione dell’età, come la Risonanza Magnetica Nucleare (RMN). L’impiego della RMN su regioni anatomiche indagate da tempo mediante esami radiografici è legato alla necessità di dover confrontare i risultati con i dati già esistenti per la stima dell’età. Questo è il motivo per cui il polso e la mano sinistra, così come l’estremità sternale della clavicola, sono stati oggetto di studi scientifici con tecniche di RMN; sono stati altresì oggetto di indagine regioni anatomiche scarsamente visualizzabili mediante esami rx, come l’epifisi tibiale distale e calcaneare, nonché l’epifisi tibiale prossimale e femorale distale. L’analisi mediante RM sulla regione carpale per la stima dell’età è stata presentata in pochi lavori, alcuni dei quali hanno preso in considerazione lo sviluppo delle ossa del carpo congiuntamente alla maturazione delle ossa tubulari del polso, vale a dire ulna e radio. Le otto ossa del carpo vanno incontro ad un processo di ossificazione endocondrale, ciascuna da un solo centro; primo è il capitato e ultimo il pisiforme, il quale inizia a ossificare nel 9°-10° anno nelle femmine e nel 12° nei maschi. L’ordine di ossificazione delle altre ossa è soggetto a variazioni legate al sesso, all’alimentazione, alla razza; l’ossificazione si rende completa solamente tra i 20 e i 24 anni. Il progressivo accrescimento dei nuclei di ossificazione carpali in minori adolescenti è accompagnato, oltre che da una riduzione progressiva dello strato di cartilagine periossea, anche da una riduzione dello spazio lacunare (interfaccia) formatosi tra il nucleo osseo e la cartilagine periossea. Lo scopo del nostro progetto è stato quello di realizzare un modello per la stima dell’età basandoci sul rapporto tra l’area occupata dal nucleo di ossificazione (“Nucleus of ossification” - NO) e l’area totale derivante dal nucleo di ossificazione + lo spazio lacunare compreso tra il nucleo stesso e la cartilagine periossea ( “Surface of growth” – SG). In collaborazione con la SOD Radiologia Pediatrica e Specialistica di AOU - Ospedali Riuniti di Ancona, è stato eseguito uno studio retrospettivo osservazionale: sono stati selezionati 40 soggetti di nazionalità italiana (21 femmine e 19 maschi) con un range di età compreso tra i 12 e i 20 anni, sottoposti a RM di mano sinistra nel periodo 2012-2018. I soggetti erano privi di patologie legate a disturbi di accrescimento osseo. Lo strumento utilizzato è stato lo stesso per tutti i soggetti: una RMN aperta da 1,5 T (Philips Achieva). L’immagine RM di ciascuno osso carpale, estrapolata mediante l’ausilio di specialista radiologo, è stata analizzata mediante il software ImageJ, con il quale è stata dapprima selezionata l’area NO, e successivamente l’area totale SG. Detto procedimento è stato ripetuto per ciascuno osso carpale e i dati memorizzati per intero dal software, sono stati poi salvati in un file in formato excel. Ottenute le aree NO e SG di ogni singolo osso, si è proceduto a calcolare il rapporto tra la somma di tutti i NO (NOtot) e la somma di tutte le SG (SGtot) delle 8 ossa (NOSGtot). Detta procedura è stata ripetuta per ciascuno dei 40 soggetti selezionati. E’ stata stimata la variabilità intra e inter-operatore, con risultati attestanti una buona riproducibilità della metodica. I risultati ottenuti hanno consentito di realizzare un modello di regressione lineare con la seguente equazione: età= α+β∙〖NOSG〗_tot+γ∙sex+ε Dove sex=1 se maschio, 0 se è femmina ed è l’errore casuale con distribuzione normale, media 0 e varianza 2. I parametri del modello, , e , sono stati stimati mediante il metodo dei minimi quadrati. La stima dell’errore standard è risultata 0.28 anni. Il valore del coefficiente di determinazione della regressione è stato R2 = 0.988, indicando un ottimo adattamento del modello ai dati. Il metodo andrà testato su più ampie casistiche e su diversi gruppi etnici. In combinazione con altre tecniche, il modello elaborato potrà in un futuro essere applicato per scopi forensi