| 講演名 | 2020-01-29 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(メディア), 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), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Dental CT / Deep Learning / Object Detection |
| 資料番号 | MI2019-82 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2020/1/29(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 河田 佳樹(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 沓名 将太 / Shota Kutsuna |
| 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） | 村松 千左子 / Chisako Muramatsu |
| 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） | 髙橋 龍 / Ryo Takahashi |
| 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） | 林 達郎 / Tatsuro Hayashi |
| 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） | 周 向栄 / Xiangrong Zhor |
| 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） | 西山 航 / Wataru nishiyama |
| 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） | 有地 淑子 / Yoshiko Ariji |
| 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） | 原 武史 / Takeshi Hara |
| 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） | 勝又 明敏 / Akitoshi Katsumata |
| 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） | 有地 榮一郎 / Eichiro Ariji |
| 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） | 藤田 広志 / Hiroshi Fujita |
| 第 11 著者 所属（和/英） | 岐阜大学(略称：岐阜大) Gifu University(略称：Gifu Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-01-29 |
| 資料番号 | MI2019-82 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MI-399 |
| ページ範囲 | pp.75-76(MI), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |