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J-GLOBAL ID：202202221197169737   整理番号：22A0104577

グローバルおよびローカルエンコーダおよびパッチ状注意による頭部メトリックランドマーク検出【JST・京大機械翻訳】

Cephalometric landmark detection via global and local encoders and patch-wise attentions

著者 (3件)： Lee Minkyung (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 08826, South Korea) ,  Chung Minyoung (School of Software, Soongsil University, 369 Sangdo-ro, Dongjak-gu, Seoul 06978, South Korea) ,  Shin Yeong-Gil (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 08826, South Korea)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 470  ページ： 182-189  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計量的ランドマーク検出は歯科矯正治療計画のための診断測定において重要な役割を果たす。ランドマークの手動描写は時間がかかり,退屈なタスクであるので,日常診療所のための自動検出アルゴリズムの開発は高需要である。本研究では,階層的方式で正確なランドマーク検出を行う単一パス畳込み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,すべてのランドマークの初期位置を回帰することによって,グローバルコンテキストを最初に抽出した。続いて,局所特徴を,グローバル回帰を通して得られるランドマーク中心パッチから抽出した。符号化されたグローバルおよび局所的特徴を,相対的重要性を重み付けするために,新規パッチワイズ注意モジュールを通して連結し,重み付けした。実験結果は,提案した局所パッチワイズ注意機構が正確な検出において重要な役割をしていることを証明した。提案方法は,約1~2%の成功した検出率を改善することによって,他の最先端の方法より優れていた。提案手法は,パッチワイズ方式で開発された構造化注意が,局所特徴符号器を著しく強化し,最終精度をさらに改善することを示唆した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  *符号器 ,  治療計画 ,  歯科矯正
準シソーラス用語： ランドマーク ,  検出率 ,  日常診療 ,  検出アルゴリズム ,  局所特徴 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 補助復号器ネットワーク ,  セファロメトリックランドマーク検出 ,  直接点回帰 ,  明白な大域および局所特徴融合 ,  パッチ状注意

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： グローバル ,  エンコーダ ,  パッチ ,  注意 ,  頭部