Semi-Supervised Method for Determining the Maxillary and Mandibular Boundaries on Panoramic Radiographs

Abstract

Dental radyoloji teknikleri (Röntgen, Tomografi vb.) maksillofasiyal bölgede bulunan göz ile zor tespit edilen diş rahatsızlıkları, çürükler ve iltihablar, lezyonlar, eksik veya gömülü dişler, kemik ve doku patolojileri gibi birçok dental ve anatomik anomalilerin tespitinde, bulguların doğrulanmasında ve teşhisinde önemli rol oynamaktadır. Maksillofasiyal bölgedeki anomaliler için teşhis koyma süreci, dental radyolojik görüntülerin bir yada birden çok klinisyen tarafından incelenmesi esasına dayanır. Dental anomalilerin ve anatomik yapılardaki varyasyonların yüksek olması, ayrıca radyolojik görüntülerin standardizasyonun zor olması, tanı ve tedavi sürecinin başarılı bir şekilde sonlandırabilmesi karşısında çıkan zorluklardan birkaçı olarak durmaktadır. Bunun yanında bazı komplike ve bulguların başka rahatsızlıklarla benzerlik gösterdiği durumlarda, teşhis ve tedavi süreci çok fazla vakit alabilmekte ve konulan teşhis ve izlenilen tedavi yöntemi diş hekiminden diş hekimine farklılık gösterebilmektedir. Bu zorlukları minimuma indirmek ve sorunları önlemek amacıyla diğer radyoloji alanlarında olduğu gibi dental radyoloji alanında da tanı işlemini kolaylaştırmak ve hata oranını düşürmek için tıbbi görüntüleme ve bilgisayar destekli tanı sistemleri üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalar, radyografi görüntülerinin kalitesinin, çözünürlüğünün ve hassasiyetinin arttırılması, çeşitli yapıların (diş, çene vb) üzerindeki hastalık riski oluşturabilecek alanların bölütlenmesi ve bu yapılarda oluşan anomalilerin sınıflandırılması gibi konular üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu çalışmalardan bir tanesi de dental X-ray görüntülerindeki maksiller ve mandübular yapıların yarı gözetimli olarak bölütlenmesidir. Maksiller ve mandibular yapıların bölütlemesi için geliştirilen metodun analiz edildiği bu çalışmada, panoramik radyografi görüntülerinin bölütlenmesinde, görüntüye özel maske tanımlama yöntemi uygulanmıştır. Bu maske, bölütleme algoritmasına başlangıç girdisi olarak tanımlanarak sınırları belirlenmek istenen yapılara en yakın sınırları vermesi beklenen aktif kontur tabanlı bir algoritma ile bu yapıların bölütlenmesi sağlanmıştır. İstenilen alanlar bölütlendikten sonra, bölütleme sınırlarına düzleştirme metodu uygulanarak bölütleme sonuçlarının keskin geçişler yerine daha yumuşak köşe geçişlerine sahip, yapıların gerçek sınırlarına daha benzer sonuçlar elde edilmesi amaçlanmıştır. Son olarak elde edilen sonuçların gerçek sonuçlara yakınlığını saptamak için diş hekimlerinin belirlediği alanlar ile önerilen yöntemin belirlediği alanların Sorensen-Dice benzerlik ölçütü(Sorensen-Dice measure of similarity) metodu ile benzerlik katsayıları karşılaştırılmıştır.

Dental radiology techniques (X-ray, tomography) play an important role in the detection, verification of symptoms and diagnosis of many dental and anatomic anomalies in the maxillofacial area that are hard to detect at first sight such as dental disorders, dental caries and inflammation, lesions, missing or impacted teeth, bone and tissue pathologies. The process of diagnosing anomalies in maxillofacial relies on examining of X-ray images by one or more clinicians. The fact that variation in dental anomalies and anatomic structures is higher and the fact that standardization of X-ray images is quite difficult constitutes some drawbacks against diagnosing and curing the anomalies successfully. In addition, in some cases where certain complications and findings are similar to other disorders' complications and findings, the diagnosis and treatment process can take a lot of time and the diagnosis and treatment method can vary from dentist to dentist. In order to minimize these difficulties and prevent such problems, as in other radiology fields, imaging techniques and computer-aided diagnostic systems of these images can be useful in the field of dental radiology, in order to facilitate the diagnosis process and to reduce the error rate. These studies focus on increasing the quality, resolution and sensitivity of radiography images, segmentation of areas that may cause risk of disorders on various structures (teeth, jaw, etc.) and classification of anomalies in these structures. One of these studies is the semi-automatic segmentation of maxillary and mandible structures in dental X-ray images. In this study where the method developed for the segmentation of maxillary and mandibular structures is analyzed, the image-specific mask identification method is applied to the segmentation of panoramic radiography images. This mask is defined as the initial input to the segmentation algorithm, and it is ensured that these structures are segmented with an expected active contour based algorithm that is required to give the boundaries closest to the structures to be determined. Once the desired areas are segmented, a smoothing method is applied to the segmentation boundaries and the results of the segmentation are aimed to obtain results similar to the actual boundaries of the structures, which have softer corner passes rather than sharp transitions. In order to determine the similarities the results of the proposed method with the estimated results where the areas are predicted by dentists, Sorensen-Dice measure is used.