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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-14 14:50 LVATを利用した歯科パノラマX線写真上の石灰化領域検出における検出精度向上に関する検討 ○池田直樹・高野 晟・棟安実治・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）  SIS2023-50 |
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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．歯科でこれを発見し医科への受診を促すことで，急な血管障害の発症を防止することが検討されている．そのための自動検出手法として，セマンティックセグメンテーションを使用した手法が提案されている．しかし，使用可能なデータ量が少なく，石灰化領域の検出精度は十分であるとは言えない．本稿では，この問題を解決するために，敵対的トレーニングの一種であるLVAT (Latent Space Virtual Adversarial Training)を適用する手法を提案する．また，LVATで本質的に重要なVAE (Variational Auto Encoder)のプレトレーニングにおいて，健常者データを用いて性能を向上させる手法についても提案する．これにより，限られたデータ量でも検出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，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. The sudden onset of vascular disease can be prevented by detecting these areas at the dental clinic, and the dentist prompts a visit to a physician. A method based on semantic segmentation has been proposed as an automatic detection method for this purpose. However, because of the small number of available data, the detection accuracy of calcification regions is insufficient. In this paper, we propose a method by applying Latent Space Virtual Adversarial Training (LVAT), a type of adversarial training. We also describe a method to improve the pre-training of Variational Auto Encoder (VAE), which is essential in LVAT, using healthy subjects' data. This method is expected to improve the detection accuracy even with a limited number of data. 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 / 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 / semantic segmentation / regularization / adversarial example / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 440, SIS2023-50, pp. 27-32, 2024年3月. | |
| 資料番号 | SIS2023-50 | |
| 発行日 | 2024-03-07 (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 | SIS2023-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2024-03-14 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 神奈川工科大学 |
| 開催地（英） | Kanagawa Institute of Technology |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Soft computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2024-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LVATを利用した歯科パノラマX線写真上の石灰化領域検出における検出精度向上に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Detection Accuracy for Detection of Calcification Regions in Dental Panoramic Radiographs Using LVAT |
| 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） | セマンティックセグメンテーション / semantic segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | 正則化 / regularization |
| キーワード(5)（和/英） | 敵対的サンプル / adversarial example |
| 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） | 池田 直樹 / Naoki Ikeda / イケダ ナオキ |
| 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） | 高野 晟 / Sei Takano / タカノ セイ |
| 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） | 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu / ムネヤス ミツジ |
| 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 / ヨシダ ソウ |
| 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 / アサノ アキラ |
| 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 | 2024-03-14 14:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2023-50 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.440 |
| ページ範囲 | pp.27-32 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-07 (SIS) |
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