Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2005

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: active appearance models

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Using active models for finding landmarks

Kowalski P., Tomaka A.

Journal of Medical Informatics & Technologies

2005

Vol. 9

225--231

The paper presents the results of the experiments in using the active appearance models (AAM) to finding landmarks in the x-ray images of skull (especially of mandible). The landmark pointing is time-consuming in orthodontic analysis. It is useful to initially point the landmarks automatically, to help a physician in his or her work. Because the landmark are pointed not only by local features, but also by geometrical structure of skull, the model have to represent not only the local features (pixels in the image), but also the geometrical constraints. The one of many possible approaches is the active appearance model. The active appearance model was developed from the active shape models, and consists of the model of the shape and the model of appearance (texture). The model is active, that means the model fits to the object in the image. The main principle of the active models is to use two energies - internal energy represents limits of the models (shape, contour, texture), and the external energy represents the fitting the model to the image.

Landmarks Identification Using Active Appearance Models

Kowalski P., Tomaka A., Liśniewska-Machorowska B.

Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej

2005

T. 17, z. 4

251-264

Orthodontic diagnosis is based on the analysis of cephalograms (X-ray images of the head). Comparing cephalograms requires the correct homology to be established. In traditional cephalometric analysis this homology is established based on landmarks - the most prominent points in some areas or points with special features with labels assigned to them. In spite of quite a long history of development of automatic landmarking methods, their identification is usually performed manually, which is a time-consuming process. It order to simplify this process it is useful to initially locate the landmarks automatically. Because the landmarks are identified not only by local features, but also by the geometrie structure of the skuli, the model has to represent not only the local features (pixels in the image in a smali neighbourhood of the landmark), but also geometrie constraints on a wider scale. One of many possible approaches is the active appearance model (AAM). The active appearance model was developed from the active shape models, and consists of a model of the shape and a model of the texture (greylevel distribution) of the object we wish to find in the image. The model is active, which means it can be adapted to fit the real object in the image. The main principle of active models is to use two energies - internal energy representing soft constraints imposed on the shape, contour, or texture of the model, and the external energy representing the quality of the fit between the model and the image. The paper presents the results of our experiments in applying AAM to find landmarks in cephalograms using a database consisting of 209 cephalograms with 27 landmarks identified manually by an expert. Current results are presented and possible modifications for achieving morę precise results are described.

Podstawą diagnostyki w ortodoncji są zdjęcia rentgenowskie głowy - cefalogramy. Porównanie cefalogramów - dla celów analizy wzrostu, deformacji czy oceny efektów terapii, wymaga prawidłowego określenia homologii w tych obrazach. W tradycyjnej analizie ortodontycznej homologia ta jest określona poprzez punkty charakterystyczne - poetykietowane, najbardziej wydatne punkty w pewnych obszarach, bądź też punkty którym przypisywane są określone cechy. Pomimo iż prace nad automatyczną detekcją tych punktów charakterystycznych mają całkiem długą historię, zazwyczaj ich wskazanie odbywa się ręcznie, co jest zadaniem czasochłonnym. By uprościć ten proces, pożądane jest wstępne określenie pozycji punktu w obrazie. Ponieważ identyfikacja tych punktów odbywa się nie tylko na podstawie cech lokalnych w obrazie, ale też i wiedzy o geometrycznej strukturze czaszki, dąży się do tego, aby wykorzystać informację o lokalnych cechach (piksele w sąsiedztwie punktu charakterystycznego) oraz znane relacje geometryczne. Jednym z możliwych podejść jest wykorzystanie metod aktywnego wyglądu. Model aktywnego wyglądu powstał jako rozwinięcie modelu aktywnego kształtu i składa się z modelu kształtu oraz modelu tekstury (rozkładu intensywności) obiektu, który ma zostać znaleziony w obrazie. Jest to model aktywny, co oznacza, że może się wpasowywać w obiekt znajdujący się na obrazie. Podstawową ideą aktywnych modeli jest wykorzystanie dwóch energii - wewnętrznej, reprezentującej ograniczenia nakładane na kształt, kontur, oraz wypełnienie modelu oraz zewnętrznej, reprezentującą jakość dopasowania pomiędzy obrazem a modelem. Artykuł prezentuje rezultaty eksperymentu zastosowania modeli aktywnego wyglądu do automatycznego wskazywania punktów charakterystycznych dla bazy danych 209 cefalogramów z wskazanymi przez eksperta punktami charakterystycznymi. Zaprezentowano uzyskane wyniki i opisano możliwe modyfikacje, które powinny przyczynić się do uzyskania większej dokładności.