El análisis cefalométrico es una herramienta estándar para la evaluación y predicción del crecimiento craneofacial, el diagnóstico ortodóncico y la planificación del tratamiento bucomaxilofacial. El objetivo de este estudio es desarrollar un sistema totalmente automático de análisis cefalométrico, incluyendo la detección de puntos de referencia cefalométricos y la medición cefalométrica en cefalogramas laterales para la clasificación de malformaciones y la evaluación del crecimiento dental y el perfil de los tejidos blandos. En primer lugar, se propone un método novedoso de votación de regresión de árbol de decisión multiescala utilizando características de parche basadas en SIFT para la detección automática de puntos de referencia en radiografías cefalométricas laterales. A continuación, se calculan algunas medidas clínicas utilizando las posiciones de los puntos de referencia detectados. Por último, en este estudio se prueban dos bases de datos: una es la base de datos de referencia de 300 cefalogramas laterales de 2015 ISBI Challenge, y la otra es nuestra propia base de datos de 165 cefalogramas laterales. Los resultados experimentales muestran que el rendimiento de nuestro método propuesto es satisfactorio para la detección de puntos de referencia y el análisis de medidas en cefalogramas laterales.
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