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J-GLOBAL ID：201702291511858778   整理番号：17A1397288

口腔内画像を用いた歯周炎の自動検出【Powered by NICT】

Automatic detection of periodontitis using intra-oral images

著者 (6件)： Tabatabaei Balaei Asghar (Charles Perkin Centre, Faculty of Engineering, University of Sydney, Australia) ,  de Chazal Philip (Charles Perkin Centre, Faculty of Engineering, University of Sydney, Australia) ,  Eberhard Joerg (Charles Perkin Centre, Faculty of Dentistry, University of Sydney, Australia) ,  Domnisch Henrik (Charite University, Berlin, Germany) ,  Spahr Axel (Faculty of Dentistry, University of Sydney, Australia) ,  Ruiz Kate (Charles Perkin Centre, Faculty of Dentistry, University of Sydney, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 3906-3909  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歯周炎は歯を囲む支持組織と骨の慢性炎症性疾患である。重症例では,結果的に歯の喪失につながる可能性がある。定期歯科受診は限られているこの疾患を農村・遠隔地において最も優勢であった。,早期照会と介入のための歯周炎を検出するための歯科診療所の外関連医療従事者による使用のための歯周スクリーニングツールの必要性。本稿ではそれぞれ20と24対象を提案し,ドイツとオーストラリアの二個の独立に集めたデータセットにした二アルゴリズム第一のアルゴリズムでは,歯周炎治療は患者と考えられている前の口腔内画像と処理後の画像は,健常者と考えられている。著者らの分類特徴としてピクセル強度のヒストグラムを用いて,健常人と疾患被験者は66.7%の精度で分類されている。第二のアルゴリズムでは,分類特徴としてヒストグラム間の差を利用して,「以前」と「後」処理の画像を91.6%の精度で分類されている。スマートフォン用途に使用されるならば,第一のアルゴリズムは,ヘルスケア設定における関連医療専門家による歯周炎をスクリーニングすることができる歯科臨床への接近を制限された人々を助けることができる。第二のアルゴリズムでは,歯周治療の進行状況を監視するために非要員支援に有用である可能性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *歯周炎 ,  ヒストグラム ,  ドイツ連邦共和国 ,  患者 ,  オーストラリア連邦 ,  歯科学 ,  *口腔 ,  スマートフォン ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  画素 ,  医療従事者 ,  歯周療法
準シソーラス用語： 歯科診療所 ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 歯と口腔の疾患  (GT03000G) ,  歯と口腔の疾患の治療一般  (GT05010F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 口腔 ,  歯周炎 ,  自動検出