| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-06-08 |
| タイトル |
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タイトル |
歯科パノラマX線写真における石灰化領域検出のための新たな検出器の提案とその学習におけるMTLの適用 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A New Detection Method of Calcification Regions in Dental Panoramic Radiograph and Application of MTL in Its Learning |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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関西大学システム理工学部 |
| 著者所属 |
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関西大学システム理工学部::関西大学システム理工学部 |
| 著者所属 |
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関西大学総合情報学部 |
| 著者所属 |
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松本歯科大学病院 初診室（総合診断科・総合治療科） |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Engineering Science, Kansai University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Engineering Science, Kansai University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Engineering Science, Kansai University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Informatics, Kansai University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Division of Comprehensive Oral Treatment, Matsumoto Dental University Hospital |
| 著者名 |
村野, 泰斗
棟安, 実治
吉田, 壮
浅野, 晃
内田, 啓一
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| 著者名(英) |
Taito, Murano
Mitsuji, Muneyasu
Soh, Yoshida
Akira, Asano
Keiichi, Uchida
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
歯科で撮影される歯科パノラマ X 線写真の頸動脈位置に，動脈硬化の兆候とされる石灰化領域が観測される場合がある．そのために，歯科パノラマ X 線写真から石灰化領域を自動的に検出するために，セマンティックセグメンテーションによる手法が提案されている．セマンティックセグメンテーションの出力はラベル確率付きの画像であるため，その画像から石灰化の有無を判定する必要がある．ここでは，新たな検出器としてセグメンテーションモデル (TransCaraNet) と畳み込みニューラルネットワーク (Res2Net) を組み合わせたモデルを提案する．また，このモデルに対する学習に Multi-Task Learning (MTL) の適用を提案する．これにより，セグメンテーションタスクと識別タスクという性質の異なるタスクを効率よく学習することができ，高精度な検出が達成可能である．実験として，提案手法を実際の歯科パノラマ X 線写真に適用し，その結果から提案手法の有効性を示す． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Calcification regions, considered a sign of atherosclerosis, are sometimes observed in the carotid arteries in dental panoramic radiographs. For this purpose, a semantic segmentation-based method has been proposed to detect calcification regions in dental panoramic radiographs automatically. Since the output of semantic segmentation is an image with a label probability, it should determine the presence of calcification regions from the image. This paper proposes a new detector that combines a segmentation model (TransCaraNet) and a convolutional neural network (Res2Net). We also propose the application of Multi-Task Learning (MTL) to this model. The MTL helps the model efficiently learn two tasks with different characteristics, i.e., the segmentation and discriminant tasks. The proposed method can achieve highly accurate detection. As an experiment, we apply the proposed method to an actual dental panoramic radiograph and show the effectiveness of the proposed method from the results. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438399 |
| 書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）
巻 2023-AVM-121,
号 2,
p. 1-6,
発行日 2023-06-08
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8582 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-AVM23121002.pdf (1.3 MB)
