| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-10-03 15:10
歯科パノラマX線写真に対する新たな石灰化領域検出器の提案
○中野壮太・棟安実治・吉田 壮・浅野 晃（関西大）・出分菜々衣・吉成伸夫（松本歯科大）・内田啓一（松本歯科大病院） |
| 抄録 |
（和） |
歯科パノラマX線写真に写る頸動脈に石灰化領域が観測される場合があり，動脈硬化の指標としてその検出が期待されている．そのために，セグメンテーションモデルと識別器を直列に組み合わせた検出器とその学習法が提案されている．この手法により，これ以前と比較して大幅な精度向上を実現できたが，計算量などの観点から十分な検討が行われていないという問題点があった．本稿では，計算量と識別精度の両方の観点からこれまでの性能を超える新たな検出器を提案する．この検出器ではセグメンテーションモデルにTransFuseを，識別器にResNet-10を適用した．提案手法によって，検出性能を向上させつつパラメータ数を大幅に削減することが可能となることを，実際のデータに適用して評価することで示す． |
| （英） |
Calcification regions are sometimes observed in carotid arteries on dental panoramic radiographs and are expected to be detected as a sign of atherosclerosis. For this purpose, a detector that combines a segmentation model and a discriminator in series and its training method have been proposed. Although this method has achieved a significant improvement in accuracy compared to previous methods, it has not yet been sufficiently explored from the viewpoint of computational complexity. In this paper, we propose a new detector that outperforms the previous method in terms of both computational complexity and identification accuracy. The proposed detector uses TransFuse as the segmentation model and ResNet-10 as the discriminator. We show that the proposed method can significantly reduce the number of parameters while improving detection performance by applying it to actual data and evaluating it. |
| キーワード |
（和） |
歯科パノラマX線写真 / 血管障害 / 深層学習 / セマンティックセグメンテーション / 識別器 / / / |
| （英） |
dental panoramic radiograph / vascular disease / deep learning / semantic segmentation / discriminator / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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