用图像处理算法对面部软组织进行角度摄像度分析.

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 计算机视觉 计算机视觉
• 人类测量学 人类测量学.

背景情况:

• 手动识别面部地标是耗时的,需要专业知识.
• 光谱分析对于鼻整形手术的规划至关重要.
• 现有的方法缺乏自动化和精度.

研究的目的:

• 开发一种用于面部解剖学里程碑定位的自动化方法.
• 为了进行鼻整形的角光学分析.
• 用图像处理来比较术前和术后的面部指标.

主要方法:

• 使用级联回归方法 (CRM) 来检测面部地标.
• 使用11个解剖学标志测量了9个面部角度指标.
• 分析了使用t测试 (p<0.05) 的100名患者的手术前后数据.

主要成果:

• 观察到的显著差异 (p<0.001) 在鼻前,鼻下,鼻下,鼻下,鼻下和凸度角度.
• 面部凸度 (带有和没有鼻子) 和上唇到下巴的投射显示出显著的变化.
• 鼻尖角在手术后没有显著的差异.

结论:

• 自动化系统减少了手动测量的个人错误.
• 面部人类测量分析是高准确度的.
• 伊朗妇女的规范性数据可以指导大面部,耳鼻喉和整形手术的规划.