Digital removal of dermal denticle layer using geometric AI from 3D CT scans of shark craniofacial structures enhances anatomical precision
Rattachement africain : kr, hk, cn, pr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Craniofacial morphometrics in sharks provide crucial insights into evolutionary history, geographical variation, sexual dimorphism, and developmental patterns. However, the fragile cartilaginous nature of shark craniofacial skeleton poses significant challenges for traditional specimen preparation, often resulting in damaged cranial landmarks and compromised measurement accuracy. While computed tomography (CT) offers a non-invasive alternative for anatomical observation, the high electron density of dermal denticles in sharks creates a unique challenge, obstructing clear visualization of internal structures in three-dimensional volume-rendered images (3DVRI). This study presents an artificial intelligence (AI)-based solution using machine-learning algorithms for digitally removing dermal denticle layer from CT scans of shark craniofacial skeleton. We developed a geometric AI-driven software (SKINPEELER) that selectively removes high-intensity voxels corresponding to dermal denticle layer while preserving underlying anatomical structures. We evaluated this approach using CT scans from 20 sharks (16 Carcharhinus brachyurus, 2 Alopias vulpinus, 1 Sphyrna lewini, and 1 Prionace glauca), applying our AI-driven software to process the Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) images. The processed scans were reconstructed using bone reconstruction algorithms to enable precise craniofacial measurements. We assessed the accuracy of our method by comparing measurements from the processed 3DVRIs with traditional manual measurements. The AI-assisted approach demonstrated high accuracy (86.16-98.52%) relative to manual measurements. Additionally, we evaluated reproducibility and repeatability using intraclass correlation coefficients (ICC), finding high reproducibility (ICC: 0.456-0.998) and repeatability (ICC: 0.985-1.000 for operator 1 and 0.882-0.999 for operator 2). Our results indicate that this AI-enhanced digital denticle removal technique, combined with 3D CT reconstruction, provides a reliable and non-destructive alternative to traditional specimen preparation methods for investigating shark craniofacial morphology. This novel approach enhances measurement precision while preserving specimen integrity, potentially advancing various aspects of shark research including evolutionary studies, conservation efforts, and anatomical investigations.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Digital removal of dermal denticle layer using geometric AI from 3D CT scans of shark craniofacial structures enhances anatomical precision
- Date Crossref
- 04/06/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Seoul National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kangwon National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kyonggi University Laboratory of Phage and Microbial Resistance pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Research Institute for Veterinary Science pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Tung Wah College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hanyang University Department of Mechanical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jeju National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Institute of Fisheries Science pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Queen Mary Hospital Department of Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Jeonju National University of Education pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jeonbuk National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National University College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Seoul National University, Kangwon National University et Laboratory of Phage and Microbial Resistance — Kyonggi University, avec 9 autres affiliations.
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