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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-12-08 14:10 歯科パノラマX線写真上の石灰化領域検出におけるマルチタスク学習の改良 ○岩﨑一輝・棟安実治・村野泰斗・吉田 壮・浅野 晃（関西大）・出分菜々衣・吉成伸夫（松本歯科大）・内田啓一（松本歯科大病院）  SIS2023-43 |
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| 抄録 | （和） | 歯科パノラマX線写真に写る頸動脈には，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．これを発見して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と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせたモデルに基づく自動検出手法が提案されている．ここでは，性質の異なるセグメンテーションタスクと識別タスクのトレードオフを解決するために，マルチタスク学習の手法であるNash-MTLが使用されている．この手法では勾配ベクトルを調整するためのパラメータを最適化手法によって求めている．しかし，本問題のように2タスクの場合は厳密解を求めることができ，精度を落とさずに計算量を削減できる．さらにその解を簡略化することで，計算量をさらに削減できる．提案手法を実際のデータに適用し，その有効性を示す． |
| （英） | Carotid arteries on dental panoramic radiographs may show areas of calcification, a sign of vascular disease. Detection of these areas is expected to prevent the sudden onset of vascular disorders by prompting patients to consult a physician. For this purpose, an automatic detection method based on a model combining semantic segmentation and convolutional neural networks has been proposed. This method used Nash-MTL, a multi-task learning method, for solving the trade-off between segmentation and identification tasks with different properties. In this method, the parameters for adjusting the gradient vector are obtained by an optimization method. However, in the case of two tasks, as in this problem, the exact solution can be obtained, and it can also be simplified to reduce the computational complexity without compromising accuracy. The effectiveness of the proposed method is demonstrated 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 / Nash-MTL / / / |
| （英） | dental panoramic radiograph / vascular disease / deep learning / semantic segmentation / Nash-MTL / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 296, SIS2023-43, pp. 105-110, 2023年12月. | |
| 資料番号 | SIS2023-43 | |
| 発行日 | 2023-11-30 (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 | SIS2023-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2023-12-07 - 2023-12-08 |
| 開催地（和） | 名古屋市立大学桜山キャンパス |
| 開催地（英） | Sakurayama Campus, Nagoya City University |
| 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 Sysytems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2023-12-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 歯科パノラマX線写真上の石灰化領域検出におけるマルチタスク学習の改良 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Multi-task Training for Detection of Calcification Regions in 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） | Nash-MTL / Nash-MTL |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 岩﨑 一輝 / Kazuki Iwasaki / イワサキ カズキ |
| 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） | 村野 泰斗 / Taito Murano / |
| 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） | 吉田 壮 / Soh Yoshida / |
| 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） | 浅野 晃 / Akira Asano / |
| 第5著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 出分 菜々衣 / Nanae Dewake / デワケ ナナエ |
| 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 伸夫 / 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） | 内田 啓一 / Keiichi Uchida / ウチダ ケイイチ |
| 第8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 | 2023-12-08 14:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2023-43 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.296 |
| ページ範囲 | pp.105-110 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-30 (SIS) |
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