講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-06-15 11:35
Transformerを用いたセマンティックセグメンテーションに基づく歯科パノラマX線写真における石灰化領域の検出 村野泰斗・○棟安実治・吉田 壮・浅野 晃(関西大)・内田啓一(松本歯科大病院) SIS2023-3 |
抄録 |
(和) |
歯科で撮影される歯科パノラマX線写真の頸動脈位置に,動脈硬化の兆候とされる石灰化領域が観測される場合がある.そのために,歯科パノラマX線写真から石灰化領域を自動的に検出する手法が提案されている.特に,深層学習を用いたセマンティックセグメンテーションによる方法が提案され,大幅な性能向上が実現されている.しかし,その識別精度はいまだ十分であるとはいえない.その原因として,歯科パノラマX線写真上の頸動脈の位置という大域的な情報が生かされていないことが挙げられる.そこで近年,画像認識において注目されているTransformerを用いることで,大域的な情報を取り込むことを提案する.また,Transformerの事前学習にMasked Autoencoder (MAE)を用いることで石灰化領域を持たない健常者データを活用し,セマンティックセグメンテーションの性能を向上する手法についても提案する.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) |
Calcification regions, considered a sign of atherosclerosis, are sometimes observed in the carotid arteries in dental panoramic radiographs. For this reason, methods for automatically detecting calcification regions in dental panoramic radiographs have been proposed. In particular, an approach based on semantic segmentation using deep learning has been proposed, and its performance has been significantly improved. However, the accuracy of this method can still improve since the global information of the carotid artery location on a dental panoramic radiograph is not utilized. We propose the introduction of the Transformer, which has been attracting attention in image recognition, to incorporate global information. We also propose an introduction of a Masked Autoencoder, which pre-trains the Transformer part for utilizing healthy human data without calcification regions. Experimental results show that the proposed method improves detection accuracy. |
キーワード |
(和) |
血管障害 / 自動検出 / 頸動脈石灰化 / 事前学習 / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ビジョントランスフォーマ / |
(英) |
calcification region / automatic detection / vascular disease / pretraining / deep learning / neural network / vision transformer / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 77, SIS2023-3, pp. 13-18, 2023年6月. |
資料番号 |
SIS2023-3 |
発行日 |
2023-06-08 (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) |
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