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J-GLOBAL ID：202202250637584146   整理番号：22A0562604

歯根管のための歯根周囲膜からの治療歴の人工知能支援同定【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence assisted identification of therapy history from periapical films for dental root canal

著者 (20件)： Xu Tongkai (Department of General Dentistry II, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Xu Tongkai (National Center of Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Xu Tongkai (National Clinical Research Center for Oral Diseases, Beijing 100081, PR China) ,  Xu Tongkai (National Engineering Laboratory for Digital and Material Technology of Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Xu Tongkai (Beijing Key Laboratory of Digital Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Xu Tongkai (Research Center of Engineering and Technology for Computerized Dentistry Ministry of Health, Beijing 100081, PR China) ,  Xu Tongkai (NMPA Key Laboratory for Dental Materials, Beijing 100081, PR China) ,  Zhu Yuang (Key Laboratory of Education Ministry on Luminescence and Optical Information Technology, National Physical Experiment Teaching Demonstration Center, Department of Physics, School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China) ,  Peng Li (Department of General Dentistry II, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Peng Li (National Center of Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Peng Li (National Clinical Research Center for Oral Diseases, Beijing 100081, PR China) ,  Peng Li (National Engineering Laboratory for Digital and Material Technology of Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Peng Li (Beijing Key Laboratory of Digital Stomatology, Beijing 100081, PR China) ,  Peng Li (Research Center of Engineering and Technology for Computerized Dentistry Ministry of Health, Beijing 100081, PR China) ,  Peng Li (NMPA Key Laboratory for Dental Materials, Beijing 100081, PR China) ,  Cao Yin (Key Laboratory of Education Ministry on Luminescence and Optical Information Technology, National Physical Experiment Teaching Demonstration Center, Department of Physics, School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China) ,  Zhao Xiaoting (Key Laboratory of Education Ministry on Luminescence and Optical Information Technology, National Physical Experiment Teaching Demonstration Center, Department of Physics, School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China) ,  Meng Fanchao (Key Laboratory of Education Ministry on Luminescence and Optical Information Technology, National Physical Experiment Teaching Demonstration Center, Department of Physics, School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China) ,  Ding Jinmin (Key Laboratory of Education Ministry on Luminescence and Optical Information Technology, National Physical Experiment Teaching Demonstration Center, Department of Physics, School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China) ,  Liang Sheng (Key Laboratory of Education Ministry on Luminescence and Optical Information Technology, National Physical Experiment Teaching Demonstration Center, Department of Physics, School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China)
資料名： Displays  (Displays)
巻： 71  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0042B  ISSN： 0141-9382  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： 本研究では,根尖周囲膜を用いて根管治療の歴史を同定するためのAI支援法を開発して検証した。最初に,根管を含む関心領域(ROI)を抽出する前処理法を提案した。次に,一般化能力を改善するために,データ増強を採用してデータセットを拡大した。最後に,SIFT-SVM,CNN,および転送学習を含む3つの機械学習法を使用した。すべてのモデルを,受信動作特性(ROC)曲線解析に基づいて検証した。3つの機械学習法の精度は95%以上であった。最良のモデルのAUC,感度,および特異性も提示し,分析した。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： 学習 ,  前処理 ,  受信 ,  能力 ,  *人工知能 ,  モデル ,  *歯根 ,  根管治療 ,  *歯根管 ,  機械学習
準シソーラス用語： 特異性 ,  関心領域 ,  治療歴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 根管治療の歴史 ,  人工知能 ,  機械学習 ,  補助診断 ,  歯根周囲膜

分類 (1件)： 表示機器  (NC06030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 歯根管 ,  歯根 ,  治療歴 ,  人工知能 ,  支援 ,  同定