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J-GLOBAL ID：202202274531433993   整理番号：22A0827720

歯根周囲X線写真における歯検出および番号付けのための畳込みニューラルネットワークアルゴリズムの性能【JST・京大機械翻訳】

Performance of a convolutional neural network algorithm for tooth detection and numbering on periapical radiographs

著者 (11件)： Goruergoz Cansu (Department of Dentomaxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, Bursa Uludag University, Bursa, Turkey) ,  Orhan Kaan (Department of Dentomaxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, Ankara University, Ankara, Turkey) ,  Orhan Kaan (Medical Design Application and Research Center (MEDITAM), Ankara University, Ankara, Turkey) ,  Bayrakdar Ibrahim Sevki (Department of Dentomaxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey) ,  Bayrakdar Ibrahim Sevki (Eskisehir Osmangazi University Center of Research and Application for Computer Aided Diagnosis and Treatment in Health, Eskisehir, Turkey) ,  Celik OEzer (Eskisehir Osmangazi University Center of Research and Application for Computer Aided Diagnosis and Treatment in Health, Eskisehir, Turkey) ,  Celik OEzer (Department of Mathematics and Computer Science, Faculty of Dentistry, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey) ,  Bilgir Elif (Department of Dentomaxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey) ,  Odabas Alper (Department of Mathematics and Computer Science, Faculty of Dentistry, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey) ,  Aslan Ahmet Faruk (Department of Mathematics and Computer Science, Faculty of Dentistry, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey) ,  Jagtap Rohan (Division of Oral & Maxillofacial Radiology, Department of Care Planning and Restorative Sciences, University of Mississippi Medical Center School of Dentistry, Jackson, Mississippi, USA)
資料名： Dentomaxillofacial Radiology  (Dentomaxillofacial Radiology)
巻： 51  号： 3  ページ： e20210246  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5095A  ISSN： 0250-832X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 目的:本研究は,歯根尖周囲画像における歯検出と番号付けのための高速領域ベース畳込みニューラルネットワーク(R-CNN)アルゴリズムの性能を評価することを目的とした。方法:患者の1686のランダムに選択された歯根尖周囲X線写真のデータセットを,遡及的に収集した。事前訓練モデル(GoogLeNet Inception v3 CNN)を前処理のために採用し,転送学習技術をデータセット訓練に適用した。アルゴリズムは,構成した。1)Jaw分類モデル,2)領域検出モデル,3)全モデルを用いた最終アルゴリズム。最後に,最新のモデルの解析を他者と共に統合した。感度,精度,真陽性率,および偽陽性/陰性率を計算し,混乱行列を用いてアルゴリズムの性能を分析した。【結果】人工知能アルゴリズム(CranioCatch,Eskisehir-Turkey)をR-CNN開始アーキテクチャに基づいて設計し,歯根尖周囲画像上の歯を自動的に検出し,数えた。156の歯根尖周囲X線写真における864の歯のうち,668は試験データセットにおいて正しく数えた。F1スコア,精度,および感度は,それぞれ0.8720,0.7812,および0.9867であった。結論:本研究は,歯の検出と番号付けのためのCNNアルゴリズムの潜在的精度と効率を実証した。深層学習ベースの方法は,臨床医が作業負荷を減らし,歯科記録を改善し,緊急症例に対するターンアラウンド時間を減らすのを助けることができる。このアーキテクチャは法医学科学にも寄与する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *X線写真 ,  *アルゴリズム ,  学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像 ,  ターンアラウンド時間 ,  人工知能 ,  歯科学 ,  法医学 ,  カオス ,  計算機アーキテクチャ ,  *歯根 ,  機械学習
準シソーラス用語： 歯根尖 ,  分類モデル ,  深層学習 ,  *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)： 人工知能 ,  深層学習 ,  歯 ,  分類 ,  歯科X線撮影

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 歯根 ,  X線写真 ,  歯 ,  番号 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  アルゴリズム