使用前视图照片进行全面的面部软组织地标检测和分析的可靠性

科学领域:

• 面部分析和人类测量
• 矯正牙科和牙臉部外科.
• 法医科学和身份识别

背景情况:

• 面部软组织分析对于正统牙科,正确牙科手术和法医人类学至关重要.
• 在正面照片中评估面部对称性可靠性需要标准化的方法.
• 评估跨观察员和时间的地标检测一致性对于准确的分析至关重要.

研究的目的:

• 确定一个标准化的中线可靠的对称性分析在正面面部照片.
• 评估软组织基准检测和分析在不同观察者之间和随着时间的推移的一致性.
• 确定面部分析中对称性评估的最可靠的中线.

主要方法:

• 利用50张伊朗患者 (9-40岁) 接受正牙治疗的标准化前部照片.
• 标注了37个面部地标,进行了73个不同的面部分析.
• 采用基于Python的自动化框架,并使用类内相关系数 (ICC) 和平均绝对偏差 (MAD) 评估观察者之间的和观察者内部的可靠性.

主要成果:

• 穿过 glabella 的瞳孔间直线的垂直线成为对称性分析中最可靠的中线.
• 面部分析总体上表现出良好的可靠性,有显著的例外.
• 对于像Gonion (Go) 和Malar Eminence (ME) 这样的地标,观察到的可靠性较低,影响了特定的宽度和对称性分析.

结论:

• 建立了软组织标志,面部分析及其可靠性指标的全面集合.
• 确定了面部最优的中线,以进行强大的对称分析.
• 强调3D定义的索引在2D图像上应用时可能会降低可靠性,影响衍生分析.