Dental image enhancement network for early diagnosis of oral dental disease
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent robotics and expert system applications in dentistry suffer from identification and detection problems due to the non-uniform brightness and low contrast in the captured images. Moreover, during the diagnostic process, exposure of sensitive facial parts to ionizing radiations (e.g., X-Rays) has several disadvantages and provides a limited angle for the view of vision. Capturing high-quality medical images with advanced digital devices is challenging, and processing these images distorts the contrast and visual quality. It curtails the performance of potential intelligent and expert systems and disincentives the early diagnosis of oral and dental diseases. The traditional enhancement methods are designed for specific conditions, and network-based methods rely on large-scale datasets with limited adaptability towards varying conditions. This paper proposed a novel and adaptive dental image enhancement strategy based on a small dataset and proposed a paired branch Denticle-Edification network (Ded-Net). The input dental images are decomposed into reflection and illumination in a multilayer Denticle network (De-Net). The subsequent enhancement operations are performed to remove the hidden degradation of reflection and illumination. The adaptive illumination consistency is maintained through the Edification network (Ed-Net). The network is regularized following the decomposition congruity of the input data and provides user-specific freedom of adaptability towards desired contrast levels. The experimental results demonstrate that the proposed method improves visibility and contrast and preserves the edges and boundaries of the low-contrast input images. It proves that the proposed method is suitable for intelligent and expert system applications for future dental imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».