Caries detection in the dental panoramic X-ray images using region based segmentation and support vector machine
Other Title(s)
اكتشاف تسوس الأسنان في صور الأشعة السينية البانورامية باستخدام التجزئة المعتمدة على المنطقة و آلة متجه الدعم
Dissertant
Thesis advisor
al-Kabnah, Khalid Abd al-Hafiz
University
Amman Arab University
Faculty
Collage of Computer Sciences and Informatics
Department
Department of Computer Science
University Country
Jordan
Degree
Master
Degree Date
2019
Arabic Abstract
مع التطور السريع لمعالجة الصور الرقمية، تم اقتراح العديد من الأساليب للكشف التلقائي عن الأمراض في جسم الإنسان من خلال معالجة الصور الطبية.
هناك نوعان من الصور الطبية التي تستخدم لتشخيص أمراض الفم التصوير الشعاعي خارج الفم ) الأشعة السينية البانورامية للأسنان ) و التصوير الشعاعي داخل الفم ( Bitewing and Prepical ) .
يتم استخدام هذه الصور من قبل اطباء الاسنان لتشخيص أمراض الفم المختلفة، و التي تتعلق باللثة و الأسنان و عظام الفك العلوي و الفك السفلي ستركز هذه الدراسة على اكتشاف تسوس الأسنان في الأشعة السينية البانورامية للأسنان، و الذي يعد واحدا من أكثر أمراض الفم شيوعا.
من الصعب صور للغاية استخدام الكمبيوتر لتشخيص صور الأشعة السينية البانورامية، و هذا بسبب الطبيعة المعقدة لهذه الصور.
تتضمن صور الأشعة السينية البانورامية للأسنان الكثير من التفاصيل حول مساحة اللثة و العظام و الجيوب الأنفية، مما يجعل من الصعب العثور على الحواف و تقسيم الأسنان من أجزاء أخرى لأن العظام و الأسنان لها نفس كثافة اللون في الصور.
تقترح هذه الدراسة و تنفذ طريقة للكشف عن تسوس الأسنان في صور الأشعة السينية البانورامية للأسنان.
يستخدم النهج المقترح سمتين معروفتين هما ميزة تحويل المقياس الثابت ( SIFT ) و التدرج الموجي المدرج التكراري ( HOG ) لاستخراج ميزات الأسنان ثم يتم ترميز الميزات المستخرجة باستخدام Fisher Vector .
أخيرا، يتم استخدام SVM لتصنيف الميزات المستخرجة إلى فئتين من الأسنان المتسوسة والسليمة.
بالإضافة إلى ذلك، أجريت تجربة أخرى عن طريق دمج اثنين من الميزات و هما SIFT وHOG، أظهرت النتائج التجريبية أن دقة استخدام HOG و SIFT واندماج HOG مع SIFT للكشف عن تسوس الأسنان هي 80.3% و 89.7% و 90.3 % على التوالي.
تم إجراء تجربة لمقارنة أداء أربع تقنيات معروفة لكشف الحافة : Sobel و Canny و Roberts و Prewitt.
و استخدمت مقاييس متوسط الخطأ ( MSE ) و خطأ الخطأ المطلق ( MAE ) و نسبة الإشارة إلى الضوضاء ( PSNR ) لإجراء مقارنات بين أساليب اكتشاف الحافة .هذه تجربة أخرى هي من أجل تقييم أداء نهج التجزئة القائم على المنطقة لتقسيم أجزاء مختلفة في صورة أشعة سينية بانورامية للأسنان.
English Abstract
With the rapid development of digital image processing, many approaches were proposed to automatically detect diseases in the human body through processing medical images.
There are two kinds of medical images are used to diagnose mouth diseases, extra-oral radiographic (dental panoramic X-ray) image and intra-oral radiography (Bitewing and Preipical) images.
These images are used by dentists to diagnose different mouth diseases, that are related to gums, teeth and the bones of the upper jaw and lower jaw.
This research will focus on detecting dental caries in dental panoramic X-ray images, which is one of the most popular of mouth diseases. It is very challenging to use a computer to diagnose dental panoramic X-ray images, that is because of the complex nature of these images.
Dental panoramic X-ray images include a lot of details about the area of the gums teeth from other parts because the bones and teeth have the same color intensity in the images.
This research proposes and implements an approach to detect dental caries in dental panoramic X-ray images.
The proposed approach uses two well-known handed crafted features, Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) and Histogram Oriented Gradient (HOG) to extract the teeth features.
Then, the extracted features are encoded using the Fisher vector.
Finally, Support Vector Machine (SVM) is used to classify the extracted features into two classes decayed and healthy teeth.
In addition, another experiment was conducted by fusion the two features SIFT and HOG, the results showed that the fusion process can enhance the classification accuracy.
The experimental results show that the accuracies of using HOG, SIFT and the fusion of HOG with SIFT for dental caries detection are 80.3%, 89.7% and 90.3%, respectively.
An experiment was performed to compare the performance of four well-known edge detection techniques: Sobel, Canny, Roberts and Prewitt.
Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE) and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metrics were used to make comparisons between these edge detection approaches.
Another experiment is in order to evaluate the performance of the Region-based segmentation approach to segment different parts in dental panoramic X-ray image.
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
No. of Pages
77
Table of Contents
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Literature review.
Chapter Three : The procedures and methodology.
Chapter Four : Results and analysis.
Chapter Five : Conclusions and future work.
References.
American Psychological Association (APA)
Muhammad, Muna Khalid Jasim. (2019). Caries detection in the dental panoramic X-ray images using region based segmentation and support vector machine. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Amman Arab University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932645
Modern Language Association (MLA)
Muhammad, Muna Khalid Jasim. Caries detection in the dental panoramic X-ray images using region based segmentation and support vector machine. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Amman Arab University. (2019).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932645
American Medical Association (AMA)
Muhammad, Muna Khalid Jasim. (2019). Caries detection in the dental panoramic X-ray images using region based segmentation and support vector machine. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Amman Arab University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932645
Language
English
Data Type
Arab Theses
Record ID
BIM-932645
