SEFALOMETRİK RÖNTGEN GÖRÜNTÜLERİNDE HOG VE KNN KULLANARAK ÖNEMLİ NOKTALARIN YER TESPİTİ

Abstract

Sefalometrik izleme, ortodontistler tarafından analiz ve tedavi planlaması için kullanılan standart bir tekniktir. Sefalometrik X-ray görüntülerindeki önemli noktalar uzmanlar tarafından işaretlenir. Bu yer işareti konumlarına dayalı ölçümler teşhis için kullanılmaktadır. Bu işlemi elle gerçekleştirmek sıkıcıdır ve bu nedenle uzmanlar için bile hataya açıktır. Bu nedenle, tam otomatik yer işareti yerelleştirme (FALL) yazılımı geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, yerelleştirme sürecini hızlandırmak için FALL yazılımı tarafından tespit edilecek yer işaretleri için arama alanını azaltmaya yardımcı olmaktır. Bu çalışma, Prn yer işareti tespiti üzerine odaklanmaktadır. Görüntünün Prn yer işaretini içerdiği kesin olan kısmı, 16x16 piksel boyutunda bloklara bölünmüştür. Her blok için, yönlendirilmiş gradyan histogramı hesaplanmıştır. Bu histogramlar, Prn yer işareti için histogramların pozitif ve negatif veri setini oluşturan daha önce elle oluşturulmuş olan histogramlarla karşılaştırılır. Prn içerip içermediğine bakılmaksızın blokların sınıflandırılması için K-en yakın komşular (KNN) algoritması kullanılmaktadır. Arama sonuçları, hiçbir doğru pozitifin kaçırılmadığı ve yanlış pozitiflerin sayısı en aza indirildiği için umut vericidir. Prn yer işaretini içeren blok %100 doğrulukla bulunmuştur. Po yer işaretini içeren blok %75 doğrulukla bulunmuştur. Pog işaretini içeren blok %87,5 doğrulukla bulunmuştur. Alt dudak yer işaretini içeren blok %87 doğrulukla bulunmuştur. N kemiği yer işaretini içeren blok %25 doğrulukla bulunmuştur. Daha sonra, yer işaretini belirlemek için hesaplama açısından daha zorlu bir algoritma kullanılabilir.