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【2h】

Automated cephalometric landmark detection with confidence regions using Bayesian convolutional neural networks

机译:采用贝叶斯卷积神经网络自动化头部地标检测与置信区的置信区

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摘要

Schematic of the overall detection framework. a Original lateral cephalogram (lat ceph) gets downsampled by a factor of 3. b From the downsampled lat ceph, image batches (Ipl→) are sampled with a stride of 3 mm along the width and the height direction from all over the lat ceph. c From the LRS calculation, CNN model provides a region of interest for the target landmark to be located in. d Every single pixel from the ROI is, again, sampled as an image batch (Iph→) to be put into Bayesian CNN(B-CNN) model for iterative calculations. e HRS provides the final predicted target position for the target landmark
机译:整体检测框架的示意图。原始横向头部头部(LAT CEPH)下采样3. B从下采样的LAT Ceph,图像批次(IPL→)采样,沿着宽度和高度方向的沿塔特Ceph的宽度和高度方向采样。 C从LRS计算中,CNN模型为目标地标提供了一个感兴趣的区域.D ROI的每个单个像素再次被采样为将被放入Bayesian CNN的图像批量(IPH→)(B -CNN)用于迭代计算的模型。 E HRS为目标标志提供最终预测的目标位置

著录项

  • 期刊名称 BMC Oral Health
  • 作者单位
  • 年(卷),期 2020(-1),-1
  • 年度 2020
  • 页码 -1
  • 总页数 10
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 口腔科;牙科材料学;
  • 关键词

    机译:人工神经网络;贝叶斯方法;头部测压;正畸学;机器愿景;深度学习;人工智能;畸形;畸形术;口腔和颌面外科;牙齿和颌面外科;牙齿和颌面外科;牙齿和颌面外科;牙齿和颌面外科;牙齿和颌面外科;牙齿解剖学;

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