An Attention-Guided Deep Regression Model for Landmark Detection in Cephalograms

Cephalometric tracing method is usually used in orthodontic diagnosis and treatment planning. In this paper, we propose a deep learning based framework to automatically detect anatomical landmarks in cephalometric X-ray images. We train the deep encoder-decoder for landmark detection, and combine global landmark configuration with local high-resolution feature responses. The proposed frame-work is based on 2-stage u-net, regressing the multi-channel heatmaps for land-mark detection. In this framework, we embed attention mechanism with global stage heatmaps, guiding the local stage inferring, to regress the local heatmap patches in a high resolution. Besides, the Expansive Exploration strategy improves robustness while inferring, expanding the searching scope without increasing model complexity. We have evaluated our framework in the most widely-used public dataset of landmark detection in cephalometric X-ray images. With less computation and manually tuning, our framework achieves state-of-the-art results

Two-Stream Regression Network for Dental Implant Position Prediction

In implant prosthesis treatment, the design of surgical guide requires lots of manual labors and is prone to subjective variations. When deep learning based methods has started to be applied to address this problem, the space between teeth are various and some of them might present similar texture characteristic with the actual implant region. Both problems make a big challenge for the implant position prediction. In this paper, we develop a two-stream implant position regression framework (TSIPR), which consists of an implant region detector (IRD) and a multi-scale patch embedding regression network (MSPENet), to address this issue. For the training of IRD, we extend the original annotation to provide additional supervisory information, which contains much more rich characteristic and do not introduce extra labeling costs. A multi-scale patch embedding module is designed for the MSPENet to adaptively extract features from the images with various tooth spacing. The global-local feature interaction block is designed to build the encoder of MSPENet, which combines the transformer and convolution for enriched feature representation. During inference, the RoI mask extracted from the IRD is used to refine the prediction results of the MSPENet. Extensive experiments on a dental implant dataset through five-fold cross-validation demonstrated that the proposed TSIPR achieves superior performance than existing methods

Inteligencia artificial aplicada en la odontología: revisión sistemática de la literatura

La presente revisión sistemática de la literatura tiene como objetivo recopilar los principales trabajos de investigación que hayan aplicado la inteligencia artificial en la odontología. Para cumplir con este objetivo, se realizó una búsqueda en tres bases de datos: ProQuest Central, IEEE Xplore y ScienceDirect, dónde se utilizó la cadena de búsqueda “Inteligencia artificial en la odontología” limitando los resultados a las publicaciones hechas desde el año 2017 al año 2020. Posteriormente, se aplicaron criterios de inclusión y exclusión, para finalmente evaluar la calidad de forma manual. Se inició con 180 artículos, de los cuales fueron seleccionados 15, siendo estos, las fuentes de información primaria. Los documentos se agruparon por: países, logrando de esta manera saber cuál de ellos mostraba un mayor interés en la aplicación de la inteligencia artificial en la odontología; por año, y así dar a conocer en cual hubo más productividad de investigaciones y por revistas, con el propósito de notar en cuál se publica más sobre la inteligencia artificial aplicada en la odontología. Finalmente, se concluyó que los países de Estados Unidos y Reino Unido son los que tienen mayor interés en estos estudios, con mayor acogida en el año 2020. Además, la revista IEEE Access fue la que obtuvo el mayor porcentaje de publicaciones con un 27%