نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، دانشکده کامپیوتر و فن‏آوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین

2 مربی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد ساری

10.22041/ijbme.2016.15200

چکیده

با توجه به مقاوم بودن، منحصربه‌فردمنحصربه‌فرد بودن و در دسترس بودن سوابق پزشکی دندان‏ها امروزه شاخه‏ی جدیدی از پژوهش‏ها برای تشخیص هویت افراد بر اساس تصاویر رادیوگرافی دندان‏ها در دست انجام است. این شیوه تشخیص هویت در حوادثی نظیر جنگ، آتش‏سوزی، سونامی و غیره که سایر ویژگی‏های بایومتریک به‌شدتبه‌شدت آسیب می‏بینند از اهمیت ویژه‏ای برخوردار می‏شود. بدین منظور در این مقاله نیز یک چارچوب کاری برای تشخیص هویت افراد بر اساس ویژگی‏های دندان‏ها پیشنهاد شده است. این چارچوب کاری پیشنهادی شامل دو مرحله است: مرحله اول دسته‏بندی و شماره‏گذاری دندان‌ها و مرحله دوم بازشناسی دندان‏ها. در این پژوهش ویژگی‏های جدیدی برای هر یک از این دو مرحله پیشنهاد شده است: عرض مزیودیستال طوق و طول تاج آناتومیک برای مرحله اول و نمونه‏برداری وزن‏دار از خط محیطی دندان برای مرحله دوم. روش پیشنهادی قادر است مشکلاتی نظیر تشخیص دندان‏های خلفی، دسته‏بندی دندان‏های خلفی، تشخیص تعداد و نوع دندان‏های کشیده شده که در کارهای گذشته نادیده گرفته‌شده و یا با فرض‏های ساده کنار گذاشته شده‏اند را به طرز اصولی‏ و خودکار حل نماید. برای ارزیابی روش‏های پیشنهادی، آزمایشاتی بر روی مجموعه‏ای از تصاویر بایتوینگ، پری‏اپیکال و پانورامیک انجام شده است. نتایج عملی بهبودی 8 درصدی دقت در مرحله دسته‏بندی و شماره‏گذاری و همچنین بهبود 27 درصدی دقت در مرحله نهایی بازشناسی دندان‏ها، در مقایسه با روش‏های پیشین را نشان می‏دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

A Proposed Framework for Human Dental Identification Based on Teeth Contours

نویسندگان [English]

  • Fariborz Mahmoudi 1
  • Faraein Aeini 2

1 Assistant Professor, Faculty of Computer and IT Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran

2 Instructor, Software Engineering Department, Sari Branch, Islamic Azad University, Mazandaran, Iran

چکیده [English]

Due to teeth robustness, uniqueness and availability of medical records, today a new branch of research for human identification is ongoing based on dental radiograph images. This method of identification has particular importance especially in events such as wars, fires, tsunamis and other similar events with other biometrics features heavily damaged. In this article also a framework for human identification based on dental characteristics is proposed. The proposed framework consists of two stages: the first stage is teeth classification and numbering, and the second stage is teeth recognition. In this study, a new feature has been proposed for each of these two stages: Crown mesiodistal neck and anatomic crown length for the first and weighted sampling of teeth contours for the second. The proposed method is capable to solve principally and automatically problems such as diagnosis of posterior teeth, posterior teeth classification, diagnosis of number and kind of pulled teeth, which are overlooked or have been left with the simple premises in previous works. To evaluate the proposed method, experiments on a set of bitewings, periapical and panoramic images are done. The practical results show an improvement of 8% in accuracy of classification and numbering, and also 27% improvement in accuracy of teeth recognition, in comparison with the preceding works

کلیدواژه‌ها [English]

  • Human Identification
  • Teeth Classification
  • Teeth Numbering
  • Teeth Recognition
  • Teeth Contours
  • Mesiodistal neck
[1]     O. Nomir, M. Abdel-Mottaleb, A system for human identification from X-ray dental radiographs. Pattern Recognition, 2005. 38: p. 1295-1305.
[2]           O. Nomir, M. Abdel-Mottaleb, Hierarchical contour matching for dental X-ray radiographs. Pattern Recognition. 2008. 41: p. 130 – 138.
[3]           J. Zhou, M. Abdel-Mottaleb, A content-based system for human identification based on bitewing dentalX-ray images. Pattern Recognition, 2005. 38: p. 2132 – 2142.
]4[     ع. خاقانی، کالبدشناسی انسانی آناتومی سر و گردن، ۱۳۷۱.
]5[     ح. بهناز، الف. اشفق، آناتومی و مورفولوژی دندان، 1385.
[6]           A. Jain, H. Chen, S. Minut, Dental Biometrics: Human Identification Using Dental Radiographs, in AVBPA 2003: Guildford, U.K. p. 429–437.
[7]           A. Jain, H. Chen, Matching of dental X-ray images for human identification. Pattern Recognition, 2004. 37: p. 1519 – 1532.
[8]           J. Zhou, M. Abdel-Mottaleb, Automatic Human Identification based on Dental X-RayImages, in SPIE Conference on Defense and Security-Biometric Technology for human Identification. 2004.
[9]           M. Mahoor, M. Abdel-Mottaleb, Classification and numbering of teeth in dental bitewing images. Pattern Recognition, 2005. 38: p. 577 – 586.
[10]         S. Kiattisin et al., A Match of X-ray Teeth Films Using Image Processing Based on Special Features of Teeth, in SICE IEEE: Japan. 2008.
[11]         P.L. Lin, Y.H. Lai, P.W. Huang, An effective classification and numbering system for dental bitewing radiographs using teeth region and contour information. Pattern Recognition, 2010. 43(4): p. 1380–1392.
[12]         T.F. Smith, M.S.Waterman, Identification of common molecular subsquences. Mol.Biol, 1981. 147: p. 195–197.
[13]         A.K. Jain, H. Chen, Alignment and matching of dental radiographs. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell, 2005. 27(8): p. 1319-1326.
[14]         O. Mythili, Multi resolution dental image registration based on genetic algorithm. in Department of Electrical and Computer Engineering, WVU,USA, 2005.
[15]         J. Ostuni et al., Registration of dental radiographs using projective geometry, in in Biomedical Engineering,1993 Rutgers: Piscataway, New Jersey, USA. 1993.
[16]         H. Park, T. Schoepflin, Y. Kim, Active contour model with gradient directional information: Directional snake. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2001. 11(2): p. 252-256.
[17]         H. Chen, A. Jain, Tooth Contour Extraction for Matching Dental Radiographs. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2004: p. 522-525.
[18]         M. Abdel-Mottaleb et al., Challenges of developing an automated dental identification system, in IEEE Mid-West Symposium for Circuits and Systems2003: Cairo, Egypt.
[19]         D. Zhang, G. Lu, A comparative study on shape retrieval using fourier descriptors with different shape signatures, in in Intelligent Multimedia and Distance Education (ICIMADE01). 2001. p. 1-9.
]20[   آیینی، ف., محمودی، ف.، تشخیص هویت انسان بر اساس ویژگی‌های دندان مبتنی بر تبدیل فوریه و کاهش فضای جستجو, in انجمن رمز ایران2010, IEEE: ایران.
[21]         P.L. Lin, Y.H. Lai, P.W. Huang, Dental biometrics: Human identification based on teeth and dental works in bitewing radiographs. Pattern Recognition, 2012. 45(3): p. 934-946.
[22]         D. Frejlichowski, P. Czapiewski, An Application of the Curvature Scale Space Shape Descriptor for Forensic Human Identification Based on Orthopantomograms, in In Computer Information Systems and Industrial Management, Springer Berlin Heidelberg. 2013. p. 67-76.
[23]         P.L. Lin et al., Teeth segmentation of dental periapical radiographs based on local singularity analysis. Computer methods and programs in biomedicine, 2014. 113(2): p. 433-445.
[24]         A. E. Rad et al., Computer-Aided Dental Caries Detection System from X-Ray Images, in In Computational Intelligence in Information Systems. 2015, Springer International Publishing. p. 233-243.
[25]         F. Aeini, F. Mahmoudi, Classification and Numbering of Posterior Teeth in Bitewing Dental Images, in ICACTE. 2010, IEEE: China.
[26]         A. Abaza et al., Automated Dental Identification System (ADIS) in Testing Mode. 8th Annual International Digital Government Research Conference, 2007.
[27]         D. E. Nassar, H. Ammar, A Prototype Automated Dental Identification System (ADIS). Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University, 2003.
[28]         M. L. Tangel, C. Fatichah, F. Yan,  J. P. Betancourt, M. R. Widyanto,  F. Dong, K. Hirota, Dental Numbering for Periapical Radiograph Based on Multiple Fuzzy Attribute Approach. Journal ref: Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 18(3), 253-261, 2014.
[29]         V. Pushparaj,  B. Arumugam,  U. Gurunathan, A variant approach for human forensic identification using dental radiographs with skeleton and contour. International Journal of Signal and Imaging Systems Engineering, 8(1-2), 59-67, 2015.
[30]         V. Pushparaj,  U. Gurunathan, B. Arumugam, Victim identification with dental images using texture and morphological operations. Electronic Imaging, 2014.
[31]         B. C. Gowda et al., Histological appearance of postmortem pink teeth: Report of two cases. Journal of forensic dental sciences, 2015. 7(2): p. 168.