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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-12 13:50 歯科パノラマX線写真における深層学習を用いた石灰化領域の検出精度向上 ○山﨑康裕・棟安実治・吉田 壮・浅野 晃（関西大）・内田啓一・石岡康明・吉成信夫・田口 明（松本歯科大）  SIS2019-24 |
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| 抄録 | （和） | 歯科パノラマX線写真には口腔内に隣接する頸動脈が撮影されることがあり，これに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．石灰化の有無を歯科で判断し，医科への受診を促すことで，血管障害の急な発症を未然に防ぐことが可能になると考えられる．歯科医を支援するために，石灰化領域の有無を自動診断する手法が提案されている．しかし，有効な画像特徴が明確でないなどの理由から，その識別精度は不十分である．そこで近年，医用画像処理に適用されることが増えてきた深層学習の手法を用いることで，石灰化領域の有無とその位置を推定する手法を提案する．実験結果から，提案手法による検出精度の向上が示される． |
| （英） | In dental panoramic radiographs, calcification regions, which may be a sign of vascular disease, can be found. It is possible to prevent the sudden onset of vascular disease by judging the presence of calcification by dentists and promoting medical care by physicians. Several methods have been proposed for automatic judging the presence of the calcification regions. However, the identification accuracy is insufficient because of the ambiguity of the features of the calcification regions. Therefore, we propose a method of applying deep learning to the estimation of the position of the calcification regions. The experimental results show that the proposed method can improve the detection accuracy. | |
| キーワード | （和） | 石灰化領域 / 歯科パノラマX線写真 / 自動検出 / 血管障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク / / |
| （英） | calcification region / dental panoramic radiograph / automatic detection / vascular disease / deep learning / neural network / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 335, SIS2019-24, pp. 5-10, 2019年12月. | |
| 資料番号 | SIS2019-24 | |
| 発行日 | 2019-12-05 (SIS) | |
| 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 | SIS2019-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2019-12-12 - 2019-12-13 |
| 開催地（和） | 岡山理科大学 |
| 開催地（英） | Okayama University of Science |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム,一般 |
| テーマ（英） | Smart Personal Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2019-12-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 歯科パノラマX線写真における深層学習を用いた石灰化領域の検出精度向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Detection Accuracy of Calcified Area from Dental Panoramic Radiograph Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 石灰化領域 / calcification region |
| キーワード(2)（和/英） | 歯科パノラマX線写真 / dental panoramic radiograph |
| キーワード(3)（和/英） | 自動検出 / automatic detection |
| キーワード(4)（和/英） | 血管障害 / vascular disease |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| 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） | 山﨑 康裕 / Yasuhiro Yamazaki / ヤマザキ ヤスヒロ |
| 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/ヨミ） | 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu / ムネヤス ミツジ |
| 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/ヨミ） | 吉田 壮 / Soh Yoshida / ヨシダ ソウ |
| 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/ヨミ） | 浅野 晃 / Akira Asano / アサノ アキラ |
| 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/ヨミ） | 内田 啓一 / Keiichi Uchida / ウチダ ケイイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | 松本歯科大学 (略称： 松本歯科大) Matsumoto Dental University (略称： Matsumoto Dental Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石岡 康明 / Yasuaki Ishioka / イシオカ ヤスアキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 松本歯科大学 (略称： 松本歯科大) Matsumoto Dental University (略称： Matsumoto Dental Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉成 信夫 / Nobuo Yoshinari / ヨシナリ ノブオ |
| 第7著者 所属（和/英） | 松本歯科大学 (略称： 松本歯科大) Matsumoto Dental University (略称： Matsumoto Dental Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田口 明 / Akira Taguchi / タグチ アキラ |
| 第8著者 所属（和/英） | 松本歯科大学 (略称： 松本歯科大) Matsumoto Dental University (略称： Matsumoto Dental Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-12 13:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2019-24 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.335 |
| ページ範囲 | pp.5-10 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-12-05 (SIS) |
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