在CT扫描中通过半监督学习检测头骨和面部标志,使用有限的标记数据
Leran Tao1,2,3, Xu Zhang4, Yang Yang5,6
1Department of Oral and Cranio-Maxillofacial Surgery, Shanghai Ninth People's Hospital, College of Stomatology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, 200011, China.
半监督学习 (SSL) 模型通过精确地检测头骨面 (CMF) CT 扫描中的地标,以更少的标记数据来改善 3D 头脑测量分析. 这减少了医疗专业人员的工作量,并提高了诊断准确度.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 医疗保健中的人工智能
- 计算机辅助诊断 计算机辅助诊断
背景情况:
- 三维头脑测量分析对于肌脸部 (CMF) 评估至关重要,它依赖于CMFCT扫描中准确的地标检测.
- 为此任务培训深度学习模型需要广泛的,专业注释的CMF CT数据集,这些数据集的获取是昂贵和耗时的.
- 大量的未标记的CMF CT数据集的可用性为半监督学习 (SSL) 方法提供了机会.
研究的目的:
- 开发和评估一个半监督学习 (SSL) 模型,用于在3D CMF CT 扫描中准确检测里程碑.
- 减少对大型手动注释数据集的依赖,以训练深度学习模型进行头脑测量分析.
- 通过利用有限的标记数据与丰富的未标记数据来提高3D头测量分析的效率和准确性.
主要方法:
- 开发了CephaloMatch,一种使用强弱扰动一致性框架的SSL模型.
- 通过粗度检测进行内置的头部位置校正,以提高标记和未标记数据之间的一致性.
- 采用多层扰动方法来扩大扰动空间,以提高模型的稳定性. 在362个CMFCT扫描中进行评估 (60个有标签,288个没有标签).
主要成果:
- SSL模型的检测误差为1.60 ± 0.87毫米,超过完全监督模型 (1.94 ± 1.12毫米).
- 与完全监督方法相比,SSL模型只使用一半标记的数据,达到可比的精度 (1.91 ± 1.00 mm).
- 在里程碑检测准确度方面,与传统的完全监督学习方法相比,显著改进.
结论:
- 拟议的SSL模型有效地在3DCMFCT扫描中执行地标检测,使用有限的标记数据.
- 这种方法显著减少了医疗专业人员的注释工作量.
- 该研究强调了SSL在提高3D头脑测量分析的准确性和效率方面的潜力.
更多相关视频
04:48Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
Published on: November 30, 2022
10:23Author Spotlight: Three-Dimensional Cephalometric Landmark Annotation Demonstration on Human Cone Beam Computed Tomography Scans
Published on: September 8, 2023
相关概念视频
Computed Tomography
The technique was invented in the 1970s and is based on the principle that as X-rays pass through the body, they are absorbed or reflected at different levels. In the technique, a patient lies on a motorized platform while a computerized axial tomography (CAT) scanner rotates...
Radiological Investigation I: X-ray and CT
Imaging Studies I: CT and MRI
Description of the Procedures
Computed Tomography (CT) scan:
Computed Tomography (CT) scans use X-ray technology to generate detailed images of bones, organs, and tissues. During the scan, the patient lies on a moving table...
Imaging Studies for Cardiovascular System V: CT
Imaging Studies III: Computed Tomography
