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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-07 12:40 歯科パノラマX線写真における石灰化領域検出器に用いる識別器に関する検討 ○中野壮太・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）  SIS2024-12 |
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| 抄録 | （和） | 動脈硬化が進行すると，歯科パノラマX線写真に写る頸動脈に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，急な血管障害の発症を抑えることが期待できる．そのためにセグメンテーションモデルと識別器を直列に組み合わせた検出器が提案されており，セグメンテーションにTransCaraNetを，識別器にRes2Netを用いている．しかし識別器については，セグメンテーションの結果から石灰化領域の有無を判定するといった単純な識別問題を扱っているため，Res2Netのような大規模なモデルを使用する必要はないと考えられる．そこで計算量を軽減しつつ，識別性能を可能な限り維持するために，Res2Netより計算量の少ないネットワークを識別器に適用することを検討する． |
| （英） | As arteriosclerosis progresses, calcification regions may be observed in the carotid arteries on dental panoramic radiographs. Detection of these calcification regions can reduce the occurrence of sudden vascular disorders by prompting patients to consult a physician. For this purpose, an automatic detection method using a detector that combines a segmentation model and a discriminator in serial has been proposed. This detector uses TransCaraNet for semantic segmentation and Res2Net for discrimination. However, since this problem is an identification problem, such as the presence or absence of calcification regions, there may be no need to use a large discriminator model such as Res2Net, and it should be possible to reduce the model's size while maintaining accuracy. Therefore, to reduce the computational complexity while maintaining identification performance as much as possible, we propose the replacement of Res2Net with a less computationally intensive network than Res2Net for the discriminator. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by using 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 / 識別器 / / / |
| （英） | dental panoramic radiograph / vascular disease / deep learning / semantic segmentation / discriminator / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 57, SIS2024-12, pp. 60-64, 2024年6月. | |
| 資料番号 | SIS2024-12 | |
| 発行日 | 2024-05-30 (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 | SIS2024-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2024-06-06 - 2024-06-07 |
| 開催地（和） | 広島大学 学士会館 レセプションホール |
| 開催地（英） | Hiroshima University |
| 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 | 2024-06-SIS |
| 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器に用いる識別器に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Discriminator for Calcification Regions detector 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） | 識別器 / discriminator |
| 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） | 中野 壮太 / Sota Nakano / ナカノ ソウタ |
| 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） | 出分 菜々衣 / Nanae Dewake / デワケ ナナエ |
| 第5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6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉成 伸夫 / Nobuo Yoshinari / ヨシナリ ノブオ |
| 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） | 内田 啓一 / Keiichi Uchida / ウチダ ケイイチ |
| 第7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 | 2024-06-07 12:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2024-12 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.57 |
| ページ範囲 | pp.60-64 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-05-30 (SIS) |
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