点方向定位と距離正則化による歯科パノラマX線画像からの個々の歯検出と同定【JST・京大機械翻訳】

Chung Minyoung; Lee Jusang; Park Sanguk; Lee Minkyung; Lee Chae Eun; Lee Jeongjin; Shin Yeong-Gil

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201708814547 整理番号：21P0028912

点方向定位と距離正則化による歯科パノラマX線画像からの個々の歯検出と同定【JST・京大機械翻訳】

Individual Tooth Detection and Identification from Dental Panoramic X-Ray Images via Point-wise Localization and Distance Regularization

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発行年： 2020年04月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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歯科パノラマX線イメージングは,その非常に少ない放射線量のため,一般的な診断法である。歯科診療所における自動コンピュータ支援診断システムのために,パノラマX線画像からの個々の歯の自動検出と同定は,重要な必要条件である。本研究では,空間距離正則化損失を導入することによって,ポイントワイズ歯局在化ニューラルネットワークを提案した。提案したネットワークは,すべての解剖学的歯(すなわち32点)に対して最初に中心点回帰を実行し,各歯を自動的に同定する。新しい距離正則化ペナルティを,空間距離に関するLaplaceのL_2正則化損失を考慮することによって,32ポイントに関して採用した。続いて,歯箱をパッチベースでカスケードニューラルネットワークを用いて個別に局所化した。マルチタスクオフセット訓練を最終出力に採用し,位置決め精度を改善した。著者らの方法は,既存の歯だけでなく,歯を欠損することにも成功した。その結果,高精度検出と同定を達成した。実験結果は,提案アルゴリズムが,最良の性能法と比較して,歯検出の平均精度を15.71%増加させることにより,最先端の手法より優れていることを実証した。同定の精度は0.997の精度と0.972の再現値を達成した。さらに,提案したネットワークは,歯の存在に関係なく,固定32点の先行回帰のために追加の同定アルゴリズムを必要としない。【JST・京大機械翻訳】

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歯と口腔の診断

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