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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-05 15:10 歯科パノラマX線写真からの石灰化領域の検出における敵対的トレーニングの適用 ○高野 晟・棟安実治・吉田 壮・浅野 晃（関西大）・内田啓一（松本歯科大病院）  SIS2022-28 |
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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． |
| （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 / / |
| （英） | dental panoramic radiograph / vascular disease / deep learning / semantic segmentation / regularization / adversarial examples / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 293, SIS2022-28, pp. 26-31, 2022年12月. | |
| 資料番号 | SIS2022-28 | |
| 発行日 | 2022-11-28 (SIS) | |
| ISSN | 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 | SIS2022-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2022-12-05 - 2022-12-06 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2022-12-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 歯科パノラマX線写真からの石灰化領域の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（英） | |
| 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 |
| 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） | 高野 晟 / Sei Takano / タカノ セイ |
| 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） | 松本歯科大学病院 (略称： 松本歯科大病院) Matsumoto Dental University Hospital, (略称： Matsumoto Dental Univ. Hospital) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-05 15:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2022-28 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.26-31 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-28 (SIS) |
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