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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-29 13:20
[ショートペーパー]歯科パノラマX線画像における深層学習を用いた歯列の認識手法
森下拓水岐阜大)・村松千左子滋賀大)・周 向栄岐阜大)・髙橋 龍林 達郎メディア)・西山 航朝日大)・原 武史岐阜大)・有地淑子有地榮一郎愛知学院大)・勝又明敏朝日大)・藤田広志岐阜大MI2019-81
抄録 (和) 歯科パノラマX線画像は全国の98%以上の歯科医院で撮影されるが,画像には口内のすべての歯牙が描出され,歯科医師がすべての歯牙に正確な画像診断をするには多大な時間と労力を必要とする.本研究の目的は,深層学習を用いて歯科パノラマX線画像を解析し,歯科医師の診断補助に寄与することである.その初期段階として,画像内の歯牙の検出と歯種の分類を行った.Single Shot Multibox Detector (SSD)とSSDをベースにネットワークを分岐させた提案手法の精度を比較し,提案手法がSSDの精度を上回った.歯牙の検出については検出率96.5%,誤検出数0.32個,歯種の分類については歯種14分類で分類率95.5%と高い精度を得た. 
(英) Dental panoramic X-ray images are obtained at more than 98% of dental clinics in Japan. However, since all the teeth are depicted in the image, it takes a lot of time and effort for dentists to make an accurate image diagnosis of all teeth. The purpose of this study is to analyze dental panoramic X-ray images using deep learning, and to contribute to the diagnosis by dentists. As the initial stage, we detected teeth in images and classified their tooth types. We compared the accuracy of the Single Shot Multibox Detector (SSD) with that of the proposed method based on the SSD with a network branch. As a result, the proposed method exceeded the original SSD. The detection rate of the teeth was 96.5%, and the number of false detections was 0.32. The classification rate was 95.5% for 14 tooth types.
キーワード (和) 歯科パノラマX線画像 / 深層学習 / コンピュータ支援診断 / / / / /  
(英) Dental panoramic X-ray images / Deep Learning / CAD / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-81, pp. 73-74, 2020年1月.
資料番号 MI2019-81 
発行日 2020-01-22 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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PDFダウンロード MI2019-81

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2020-01-29 - 2020-01-30 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) OKINAWAKEN SEINENKAIKAN 
テーマ(和) 医用画像工学一般 
テーマ(英) Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2020-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 歯科パノラマX線画像における深層学習を用いた歯列の認識手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Recognition of dentition using deep learning in dental panoramic X-ray images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 歯科パノラマX線画像 / Dental panoramic X-ray images  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(3)(和/英) コンピュータ支援診断 / CAD  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 森下 拓水 / Takumi Morishita / モリシタ タクミ
第1著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 村松 千左子 / Chisako Muramatsu / ムラマツ チサコ
第2著者 所属(和/英) 滋賀大学 (略称: 滋賀大)
Shiga University (略称: Shiga Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 周 向栄 / Xiangrong Zhou / シュウ コウエイ
第3著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 髙橋 龍 / Ryo Takahashi / タカハシ リョウ
第4著者 所属(和/英) メディア株式会社 (略称: メディア)
MEDIA (略称: media)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 林 達郎 / Tatsuro Hayashi / ハヤシ タツロウ
第5著者 所属(和/英) メディア株式会社 (略称: メディア)
MEDIA (略称: media)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 西山 航 / Wataru Nishiyama / ニシヤマ ワタル
第6著者 所属(和/英) 朝日大学 (略称: 朝日大)
Asahi University (略称: Asahi Univ)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ
第7著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 有地 淑子 / Yoshiko Ariji / アリヂ ヨシコ
第8著者 所属(和/英) 愛知学院大学 (略称: 愛知学院大)
Aichi Gakuin University (略称: Aichi Gakuin Univ.)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 有地 榮一郎 / Eiichiro Ariji / アリヂ エイイチロウ
第9著者 所属(和/英) 愛知学院大学 (略称: 愛知学院大)
Aichi Gakuin University (略称: Aichi Gakuin Univ.)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) 勝又 明敏 / Akitoshi Katsumata / カツマタ アキトシ
第10著者 所属(和/英) 朝日大学 (略称: 朝日大)
Asahi University (略称: Asahi Univ)
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ
第11著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
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講演者
発表日時 2020-01-29 13:20:00 
発表時間 30 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2019-81 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.73-74 
ページ数 IEICE-2 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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