近日，医学影像学院硕士研究生赵从义在国际期刊《Cell》子刊《Heliyon》发表题为“Automatic recognition of cephalometric landmarks via multi-scale sampling strategy ”的学术论文。硕士研究生赵从义为该论文第一作者，袁增贝为共同第一作者，姚旭峰教授为该论文通信作者。《Heliyon》属于《Cell》子刊，于2015年9月正式创刊，是Elsevier出版商旗下知名SCI期刊，在Cite Score排名中进入学科大类Multidisciplinary分区Q1，排名18/134，该杂志的影响因子为4.000。
在头影测量分析中，头部标志的识别对正畸和正颌手术中颌面组织的解剖定位有重要贡献。然而，现有的方法存在精度低、识别过程繁琐的限制。在此基础上，论文提出了一种多尺度YOLOV3（MS-YOLOV3）算法，用于检测头部测量标志。经验证，相较于传统的YOLOV3方法，该方法具有较好的鲁棒性，侧位2 mm内检出率为80.84%，3 mm内为93.75%，4 mm内检出率为98.14%，前后位2 mm内检出率为85.75%，3 mm内检出率为92.87%，3mm，4mm内检出率为96.66%。结果表明，该模型可用于侧位和前后位的标记，可用于临床正畸和正颌手术。
