Аналіз методів передоброблення панорамних стоматологічних рентгенівських знімків для задач сегментації зображень

Abstract

The paper presents a comprehensive analysis of the effectiveness of preprocessing filters for panoramic dental X-rays in the dental fillings segmentation task. The study focuses on the analysis of the practical application of the most popular image preprocessing methods, including the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) filter, Gaussian filter, bilateral filter, and Multi-scale Retinex with Color Restoration (MSRCR) filter. These methods have been carefully tuned to improve the image characteristics and significantly increase its quality. In addition, the paper presents an algorithm for training a segmentation model based on the U-Net architecture for the dental fillings segmentation task. A comprehensive evaluation of the segmentation accuracy was performed by comparing the model results with annotations using clearly defined metrics. The paper shows a comparative analysis of the effectiveness of each image preprocessing filter in comparison with the original raw images. For the effectiveness evaluation of the preprocessing filters for segmentation models, the following metrics were used: Dice Score, Jaccard index, Precision, and Sensitivity/Recall. These metrics enable to conduct a comprehensive assessment of the effectiveness of segmentation models, considering the influence of the filters on various aspects of accuracy. According to the analysis results, it was found that the best results were demonstrated by the model that uses the bilateral preprocessing filter of panoramic images for the dental fillings segmentation task. The CLAHE filter also performed well, showing the best sensitivity of the model. In general, the results of this work emphasize the importance of the correct choice of image preprocessing methods for segmentation tasks on panoramic dental X-ray images. The results also confirm the advantage of using the bilateral and the CLAHE filters for the dental fillings segmentation task.

Представлено комплексний аналіз ефективності використання фільтрів попереднього оброблення для панорамних стоматологічних рентгенівських знімків в задачі сегментації зубних пломб. Дослідження основане на аналізі практичного застосування найпопулярніших методів попереднього оброблення зображень, включно з фільтром обмеженого адаптивного вирівнювання гістограми (CLAHE — Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization), фільтром Гауса, білатеральним фільтром і багатомасштабним фільтром Retinex з відновленням кольору (MSRCR — Multi-scale Retinex with Color Restoration). Ці методи ретельно налаштовані для поліпшення характеристик зображення та значного підвищення його якості. До того ж, для проведення практичних експериментів, в роботі використано модель сегментації на основі архітектури U-Net для задачі сегментації стоматологічних пломб, яка вже довела свою ефективність у подібних завданнях. Проведено всебічне оцінювання точності сегментації за рахунок порівняння результатів моделі з анотаціями за допомогою чітко визначених метрик. Також виконано порівняльний аналіз ефективності кожного фільтра попереднього оброблення зображення відносно оригінальних необроблених зображень. Для всебічного оцінювання ефективності сегментаційних моделей із застосуванням фільтрів попереднього оброблення, використано такі метрики: коефіцієнт Дайса (Dice Score), коефіцієнт Жаккара (Jaccard index), влучність (precision) та чутливість/повнота (recall). Це дозволило провести комплексне оцінювання ефективності сегментаційних моделей, враховуючи вплив фільтрів попереднього оброблення на різні аспекти точності. За результатами такого аналізу виявлено, що найкращі результати демонструє модель, яка використовує білатеральний фільтр попереднього оброблення панорамних знімків для задачі сегментації стоматологічних пломб. Фільтр CLAHE також показав високі результати, зокрема, продемонструвавши найкращу чутливість моделі. Загалом, результати цієї роботи підкреслюють важливість правильного вибору методів попереднього оброблення зображень для задач сегментації на панорамних стоматологічних рентгенівських знімках. Результати також підтверджують перевагу використання білатерального фільтра та фільтра CLAHE у контексті задачі сегментації зубних пломб.