Craniomaxillofacial landmarks detection in CT scans with limited labeled data via semi-supervised learning
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background: Three-dimensional cephalometric analysis is crucial in craniomaxillofacial assessment, with landmarks detection in craniomaxillofacial (CMF) CT scans being a key component. However, creating robust deep learning models for this task typically requires extensive CMF CT datasets annotated by experienced medical professionals, a process that is time-consuming and labor-intensive. Conversely, acquiring large volume of unlabeled CMF CT data is relatively straightforward. Thus, semi-supervised learning (SSL), leveraging limited labeled data supplemented by sufficient unlabeled dataset, could be a viable solution to this challenge. Method: We developed an SSL model, named CephaloMatch, based on a strong-weak perturbation consistency framework. The proposed SSL model incorporates a head position rectification technique through coarse detection to enhance consistency between labeled and unlabeled datasets and a multilayers perturbation method which is employed to expand the perturbation space. The proposed SSL model was assessed using 362 CMF CT scans, divided into a training set (60 scans), a validation set (14 scans), and an unlabeled set (288 scans). Result: The proposed SSL model attained a detection error of 1.60 ± 0.87 mm, significantly surpassing the performance of conventional fully supervised learning model (1.94 ± 1.12 mm). Notably, the proposed SSL model achieved equivalent detection accuracy (1.91 ± 1.00 mm) with only half the labeled dataset, compared to the fully supervised learning model. Conclusions: The proposed SSL model demonstrated exceptional performance in landmarks detection using a limited labeled CMF CT dataset, significantly reducing the workload of medical professionals and enhances the accuracy of 3D cephalometric analysis.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Craniomaxillofacial landmarks detection in CT scans with limited labeled data via semi-supervised learning
- Date Crossref
- 01/07/2024
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Shanghai Jiao Tong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Shanghai Ninth People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Shanghai Dianji University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
College of Stomatology Department of Oral and Cranio-Maxillofacial Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Center for Stomatology & National Clinical Research Center for Oral Diseases pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Shanghai Key Laboratory of Stomatology & Shanghai Research Institute of Stomatology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Mechanical College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Ltd Shanghai Lanhui Medical Technology Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
-
Appleby College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Shanghai Jiao Tong University, Shanghai Ninth People's Hospital et Shanghai Dianji University, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.