Computer-aided automated landmarking of cephalograms

Summary

The computer-aided method presented is able to interpret and measure radiological structures automatically and reproducibly on a large number of randomly selected lateral head films of different film quality. For example the hard and soft tissue expression of the profile is used to discuss method, application and disadvantages. The performance of the system depends on image quality. The algorithm cannot be influenced by opacifications due to metal structure. In 90% of all cases the contours are identified correctly. Even if the image quality is poor, the recognition rate is about 84%. The selected cephalometric landmarks are placed in the right way in 85% of all cases. The constraint mathematical conditions and the high reproducibility improve the quality process of the cephalometric analysis. Recognition rates of 84% to 90% justify even nowadays the routine use of semi-automatic systems in PC-based analysis. With advancing digital radiography and improved computer performance, image interpreting systems will certainly become established.

Zusammenfassung

Es wird ein computergestütztes Verfahren vorgestellt, mit dem erstmals an einer größeren Anzahl (n=103) zufällig ausgewählter Fernröntgenseitenaufnahmen mit unterschiedlicher Bildqualität automatisch röntgenologische Strukturen interpretiert und reproduzierbar vermessen werden können. Am Beispiel der Darstellung des Hart- und Weichgewebeprofils werden Methodik, Anwendung und Problematik besprochen. Die Leistungsfähigkeit des Verfahrens ist abhängig von der Bildqualität. Der Algorithmus zeigt sich stabil gegenüber metalldichten Störungen. In 90% aller Fälle werden die Konturen korrekt erkannt. Selbst bei schlechter Bildqualität liegt die Erkennungsrate bei 84%. Die ausgewählten kephalometrischen Meßpunkte werden zu 85% richtig identifiziert. Die Definition der Meßpunkte auf geometrisch-mathematischer Basis und die hohe Reproduzierbarkeit verbessern die Prozeßqualität kephalometrischer Auswertungen. Erkennungsraten von 84% bis 90% rechtfertigen schon heute den routinemäßigen Einsatz semiautomatischer Verfahren im Rahmen PC-basierter Auswertungsmethoden. Prognostisch ist anzunehmen, daß sich solche Systeme mit fortschreitender Entwicklung der digitalen Röntgentechnik etablieren werden.