Semi-automatic Assessment of Cervical Vertebral Maturation Stages using Cephalograph Images and Centroid-based Clustering
Adresa za dopisivanje Emir Sokic Mr.Sci. Sveuciliste u Sarajevu Elektrotehnicki fakultet Zavod za automatsku kontrolu i elektroniku Zmaja od Bosne bb., 71000 Sarajevo Bosna i Hercegovina Tel. 00387 61 798 874 esokic@etf.unsa.ba Sažetak Koristenjem radiograma istraživala se ucinkovitost razlicitih numerickih tehnika za poluautomatske procjene stupnja sazrijevanja vratnih kralježaka (CVM). Metode: Kefalogrami 211 pacijenata snimljeni su i spremljeni u digitalnom obliku. Nakon toga su, s pomocu posebno razvijenog softvera i tih pohranjenih radiograma, specijalisti ortodoncije oznacili i mjerili za svakog pacijenta nekoliko karakteristicnih kefalometrijskih obilježja. Rezultati su bili potrebni za automatsko određivanje stupnja sazrijevanja vratnih kralježaka s nekoliko numerickih tehnika, među kojima K znaci klasteriranje (grupiranje), a Fuzzy C – dusteriranje (rasipanje). Rezultati su uspoređeni s podacima koje su dobili specijalisti. Rezultati: Najbolji rezultati dobiveni su koristenjem Fuzzy C rasipanja. Tocna ocjena stupnja CVM-a iznosila je oko 70 posto, a procjena klase bila je visa od 99 posto. Zakljucak: Eksperimentalni rezultati pokazuju da se može razviti potpuno automatizirani sustav za procjenu i predviđanje stupnjeva CVM-a, premda jos treba rijesiti manje teskoce prije primjene u klinickoj praksi.