| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-15 11:10 歯科パノラマX線写真における石灰化領域検出のための新たな検出器の提案とその学習におけるMTLの適用 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）  SIS2023-2 |
|
| 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ために，セマンティックセグメンテーションによる手法が提案されている．セマンティックセグメンテーションの出力はラベル確率付きの画像であるため，その画像から石灰化の有無を判定する必要がある．ここでは，新たな検出器としてセグメンテーションモデル (TransCaraNet)と畳み込みニューラルネットワーク(Res2Net)を組み合わせたモデルを提案する．また，このモデルに対する学習にMulti-Task Learning (MTL) の適用を提案する．これにより，セグメンテーションタスクと識別タスクという性質の異なるタスクを効率よく学習することができ，高精度な検出が達成可能である．実験として，提案手法を実際の歯科パノラマX線写真に適用し，その結果から提案手法の有効性を示す． |
| （英） | Calcification regions, considered a sign of atherosclerosis, are sometimes observed in the carotid arteries in dental panoramic radiographs. For this purpose, a semantic segmentation-based method has been proposed to detect calcification regions in dental panoramic radiographs automatically. Since the output of semantic segmentation is an image with a label probability, it should determine the presence of calcification regions from the image. This paper proposes a new detector that combines a segmentation model (TransCaraNet) and a convolutional neural network (Res2Net). We also propose the application of Multi-Task Learning (MTL) to this model. The MTL helps the model efficiently learn two tasks with different characteristics, i.e., the segmentation and discriminant tasks. The proposed method can achieve highly accurate detection. As an experiment, we apply the proposed method to an actual dental panoramic radiograph and show the effectiveness of the proposed method from the results. | |
| キーワード | （和） | 血管障害 / 自動検出 / 頸動脈石灰化 / セマンティックセグメンテーション / 畳み込みニューラルネットワーク / マルチタスク学習 / / |
| （英） | calcification region / automatic detection / vascular disease / semantic segmentation / convolutional neural network / multi-task learning / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 77, SIS2023-2, pp. 7-12, 2023年6月. | |
| 資料番号 | SIS2023-2 | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | SIS2023-2 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS IPSJ-AVM |
| 開催期間 | 2023-06-15 - 2023-06-16 |
| 開催地（和） | 松江工業高等専門学校 |
| 開催地（英） | NIT, Matsue College |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Embedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2023-06-SIS-AVM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 歯科パノラマX線写真における石灰化領域検出のための新たな検出器の提案とその学習におけるMTLの適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A New Detection Method of Calcification Regions in Dental Panoramic Radiograph and Application of MTL in Its Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 血管障害 / calcification region |
| キーワード(2)（和/英） | 自動検出 / automatic detection |
| キーワード(3)（和/英） | 頸動脈石灰化 / vascular disease |
| 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） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(6)（和/英） | マルチタスク学習 / multi-task learning |
| 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） | 村野 泰斗 / Taito Murano / ムラノ タイト |
| 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2著者 |
| 発表日時 | 2023-06-15 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2023-2 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.77 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-08 (SIS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]