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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-29 13:20 歯科用Cone-beam CTにおけるRelation Moduleを用いた歯牙の関連性にもとづく歯牙の検出 ○沓名将太（岐阜大）・村松千左子（滋賀大）・髙橋 龍・林 達郎（メディア）・周 向栄（岐阜大）・西山 航（朝日大）・有地淑子（愛知学院大）・原 武史（岐阜大）・勝又明敏（朝日大）・有地榮一郎（愛知学院大）・藤田広志（岐阜大）  MI2019-82 |
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| 抄録 | （和） | 現在，歯科治療において画像診断が広く用いられている．歯科パノラマX線画像や歯科用Cone-beam CT（CBCT）などが利用されるが，CBCTは口腔内の解剖学的情報を正確に把握でき，画像診断や治療計画に利用されている．本研究ではCBCTにおいて歯牙を自動認識し，医師の読影支援を目的とする．CBCTの歯牙を認識する際には，主にその歯種の判別において，歯列の順序が重要な判断材料となる．そこで，物体間の関連性を学習できるRelation Moduleが本研究に有効であると考えた．入力画像よりCNNを用いて抽出した特徴から，Relation Moduleを用いて物体同士の関連性にもとづきBox回帰と分類を行う．84症例を使用し，交差検証により検出率を評価したところ，9割以上の高い検出率を示した． |
| （英） | Recently, image diagnosis using dental panoramic X-ray images and dental cone-beam CT (CBCT) is widely used in dental treatment. CBCT accurately represents the anatomical information and is used for diagnosis and treatment planning. In this study, we aim to automatically recognize teeth to assist doctors in interpretation. The order of the dentition is an important information for recognizing the tooth type. Therefore, we consider the relation module that takes into account the relationship between objects is effective for this study. Based on the features extracted from the input images by using CNN, the relation module outputs the box regression results and their tooth types. Using 84 cases, we evaluated the detection performance by cross-validation. As a result, the high detection rate over 90% was obtained. | |
| キーワード | （和） | 歯科CT / 深層学習 / 物体検出 / / / / / |
| （英） | Dental CT / Deep Learning / Object Detection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-82, pp. 75-76, 2020年1月. | |
| 資料番号 | MI2019-82 | |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2019-82 |
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| 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） | 歯科用Cone-beam CTにおけるRelation Moduleを用いた歯牙の関連性にもとづく歯牙の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Tooth detection based on relation of teeth with Relation Module on dental Cone-beam CT |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 歯科CT / Dental CT |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 物体検出 / Object Detection |
| 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） | 沓名 将太 / Shota Kutsuna / クツナ ショウタ |
| 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） | 髙橋 龍 / Ryo Takahashi / タカハシ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | メディア株式会社 (略称： メディア) Media CO., Ltd. (略称： Media CO., Ltd.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 達郎 / Tatsuro Hayashi / ハヤシ タツロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | メディア株式会社 (略称： メディア) Media CO., Ltd. (略称： Media CO., Ltd.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 周 向栄 / Xiangrong Zhor / シュウ コウエイ |
| 第5著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 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： Asashi Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有地 淑子 / Yoshiko Ariji / アリヂ ヨシコ |
| 第7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8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ |
| 第8著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 勝又 明敏 / Akitoshi Katsumata / カツマタ アキトシ |
| 第9著者 所属（和/英） | 朝日大学 (略称： 朝日大) Asahi University (略称： Asashi Univ.) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有地 榮一郎 / Eichiro Ariji / アリヂ エイイチロウ |
| 第10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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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 1 |
| 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-MI2019-82 |
| 巻番号（vol） | IEICE-119 |
| 号番号（no） | no.399 |
| ページ範囲 | pp.75-76 |
| ページ数 | IEICE-2 |
| 発行日 | IEICE-MI-2020-01-22 |
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