| 講演名 | 2022-12-05 歯科パノラマX線写真からの石灰化領域検出における敵対的トレーニングの適用 高野 晟(関西大), 棟安 実治(関西大), 吉田 壮(関西大), 浅野 晃(関西大), 内田 啓一(松本歯科大病院), |
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| 抄録(和) | 歯科パノラマX線写真には，血管障害の兆候である石灰化領域が観測される場合がある．これを利用して歯科から医科への受診を促すことで，血管障害の急な発症の防止が期待されている．そのために，セマンティックセグメンテーションに基づく自動検出手法が提案されているが，使用されているデータ量が少なく，識別精度は十分であるとはいえない．本稿では，この問題を解決するために，Transformerと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにしたTransFuseに敵対的トレーニングを適用する手法を提案する．ここでは，敵対的トレーニングとして敵対的特徴（AF : Adversarial Features)をセマンティックセグメンテーションの問題に導入している．これにより，少ないデータ数でもセグメンテーション精度の向上が見込まれる．提案手法を実際のデータに適用した結果，提案手法の有効性が確認できた． |
| 抄録(英) | Calcification regions that are a sign of vascular diseases may be observed on dental panoramic radiographs. The finding of calcification regions can be used to prevent the sudden onset of vascular disorders by encouraging dental patients to seek medical attention. For this purpose, automatic detection methods based on semantic segmentation have been proposed, but the amount of data used is small, and the identification accuracy is insufficient. This paper proposes a method to solve this problem by applying adversarial training to TransFuse network based on Transformer and convolutional neural network (CNN). Adversarial Features are introduced as adversarial training to the semantic segmentation problem. The proposed method is expected to improve the segmentation accuracy even with a small dataset. The effectiveness of the proposed method was confirmed by applying it to actual data. |
| 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 / 正則化 / 敵対的サンプル |
| キーワード(英) | dental panoramic radiograph / vascular disease / deep learning / semantic segmentation / regularization / adversarial examples |
| 資料番号 | SIS2022-28 |
| 発行日 | 2022-11-28 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2022/12/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 関西大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム,一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) |
| 委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 笹岡 直人(鳥取大) / 田向 権(九州工大) |
| 副委員長氏名（英） | Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 吉田 壮(関西大学) |
| 幹事氏名（英） | Yukihiro Bandoh(NTT) / Soh Yoshida(Kansai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 眞壁 義明(神奈川工科大) / 杉浦 陽介(埼玉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) / Yosuke Sugiura(Saitama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 歯科パノラマX線写真からの石灰化領域検出における敵対的トレーニングの適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of Adversarial Training in Detection of Calcification Regions from Dental Panoramic Radiographs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 歯科パノラマX線写真 / dental panoramic radiograph |
| キーワード(2)（和/英） | 血管障害 / vascular disease |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / semantic segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | 正則化 / regularization |
| キーワード(6)（和/英） | 敵対的サンプル / adversarial examples |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高野 晟 / Sei Takano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 吉田 壮 / Soh Yoshida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 浅野 晃 / Akira Asano |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 内田 啓一 / Keiichi Uchida |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 松本歯科大学病院(略称：松本歯科大病院) Matsumoto Dental University Hospital,(略称：Matsumoto Dental Univ. Hospital) |
| 発表年月日 | 2022-12-05 |
| 資料番号 | SIS2022-28 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SIS-293 |
| ページ範囲 | pp.26-31(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-28 (SIS) |