| 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 | 2026-03-06 09:55 正常歯列および叢生歯列の3次元形状モデルからの歯の自動抽出法の構築 ○中嶋衣実・諸岡健一・清田 葵・中前有香子（熊本大）・安光美空・河野加奈・上岡 寛（岡山大）  MI2025-91 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究は，正常歯列および叢生歯列の3次元形状モデルに対して各歯のセグメンテーションを行う手法を提案する．提案手法はDilatedToothSegNetを基盤とし，次の3点を改良する．まず，歯の抽出では，歯の細かな形状情報は必要でなく，大まかな形状情報のみでできると考え，歯列モデルに対して，平滑化およびダウンサンプリングを前処理として適用する．次に，歯列モデルを構成する点近傍関係を求める際，ユークリッド距離を用いているが，より高精度な近傍関係を求めるために測地距離に基づいて再定義する．さらに，ダウンサンプリングにより入力面数が減少することを踏まえ，近傍探索に用いる候補近傍数を削減する．実験の結果，既存手法と比較して精度が向上した． |
| （英） | We propose a new method for segmenting teeth from 3D dentition mesh models. The proposed method is based on DilatedToothSegNet with three modifications. The first is to apply a smoothing and downsampling process to the dentition models as our preprocessing step before inputting the mesh to our segmentation network. In the second modification, we use a geodesic distance between any two points in the model while the original DilatedToothSegNet calculates Euclidean distance between them. The third modification is to change the definition of neighbor points in the model. Experimental results demonstrate that the proposed method improves segmentation accuracy compared with existing methods． | |
| キーワード | （和） | 3次元歯列モデル / 歯科 / 歯種セグメンテーション / 3次元深層学習 / / / / |
| （英） | 3D dentition model / Dental / Tooth segmentation / 3D deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 395, MI2025-91, pp. 116-118, 2026年3月. | |
| 資料番号 | MI2025-91 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (MI) | |
| 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 | MI2025-91 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像処理一般・メディカルイメージング連合フォーラム |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2026-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 正常歯列および叢生歯列の3次元形状モデルからの歯の自動抽出法の構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust Tooth Segmentation from Both Standard and Non-standard Dentition Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 3次元歯列モデル / 3D dentition model |
| キーワード(2)（和/英） | 歯科 / Dental |
| キーワード(3)（和/英） | 歯種セグメンテーション / Tooth segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | 3次元深層学習 / 3D deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 中嶋 衣実 / Ichika Nakashima / ナカシマ イチカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 諸岡 健一 / Ken'ichi Morooka / モロオカ ケンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清田 葵 / Aoi Kiyota / キヨタ アオイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中前 有香子 / Yukako Nakamae / ナカマエ ユカコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安光 美空 / Miku Yasumitsu / ヤスミツ ミク |
| 第5著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河野 加奈 / Kana Kono / コウノ カナ |
| 第6著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上岡 寛 / Hiroshi Kamioka / カミオカ ヒロシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-06 09:55:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2025-91 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.395 |
| ページ範囲 | pp.116-118 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2026-02-26 (MI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]