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所見文書の要約を用いた深層学習による矯正歯科治療の自動診断
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230166
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230166f3917ab9-280d-47d7-a384-d300d7f56fa1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-6V-08.pdf (283.6 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | 所見文書の要約を用いた深層学習による矯正歯科治療の自動診断 | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 愛媛大 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 愛媛大 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 愛媛大 | ||||||||||||||||||
| 著者名 |
大塚, 琢生
× 大塚, 琢生
× 梶原, 智之
× 谷川, 千尋
× 清水, 優仁
× 長原, 一
× 二宮, 崇
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | 本研究では、深層学習に基づく自然言語処理の技術を用いて、矯正歯科治療における所見文書からの自動診断を行う。長文かつノイジーな所見文書から正確な診断を行うのは困難であるため、我々は所見文書の要約を用いて自動診断の性能を改善する。我々の先行研究では、BoW モデルを用いて専門医と同等の品質で自動診断を実現できることを示していたが、本研究の評価実験では、CNN モデルが更に高い性能を達成することを明らかにした。 | |||||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 761-762, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||||
