Classification of alveolar bone density using 3-D deep convolutional neural network in the cone-beam CT images: A 6-month clinical study

卷积神经网络 体素 锥束ct 人工智能 计算机科学 特征(语言学) 深度学习 医学影像学 医学诊断 模式识别(心理学) 放射科 医学 计算机断层摄影术 语言学 哲学
作者
Majid Memarian Sorkhabi,Maryam Saadat Khajeh
出处
期刊:Measurement [Elsevier BV]
卷期号:148: 106945-106945 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.measurement.2019.106945
摘要

Computer-based diagnoses are a crucial study in the medical image analyzing and machine learning technologies. The cone beam computed tomography (CBCT) modality provides three-dimensional bone models to extract an interactive treatment plan at relatively low radiation dose and cost. For the first time in this study, the evaluation of alveolar bone density was performed by a 3-D deep convolutional neural network (CNN) at the CBCT images. The trabecular pattern of the bone was recognized and classified. This study aimed to present a methodology which was implementing 3D voxel-wise feature evaluation within a convolutional neural network. We presented a three-dimensional CNN method that evaluated the alveolar bone density from CBCT volumetric data which could efficiently capture the trabecular pattern. In clinical trials, 207 surgery target areas of 83 patients have been selected. Clinical parameters were measured and evaluated during the surgery and a 6-month follow-up. These parameters were used to database labeling and evaluate the performance of the proposed technique. Our method achieved the average precision score of 84.63% and 95.20% in the hexagonal prism and the cylindrical voxel shapes respectively. Furthermore, the alveolar bone classification was performed in 76 ms. In comparison to the state-of-art approaches, the efficiency of the suggested algorithm was proved. An automatic classification can improve the proficiency and certainty of the radiologic evaluation. The outcome of this research may help the dentists in the implant treatment from diagnosis to surgery.
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