論文の概要: Anatomy-Guided Parallel Bottleneck Transformer Network for Automated
Evaluation of Root Canal Therapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00381v1
- Date: Sun, 2 May 2021 02:38:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-05 04:47:59.495474
- Title: Anatomy-Guided Parallel Bottleneck Transformer Network for Automated
Evaluation of Root Canal Therapy
- Title（参考訳）: anatomy-guided parallel bottleneck transformer network による根管治療の自動評価
- Authors: Yunxiang Li, Guodong Zeng, Yifan Zhang, Jun Wang, Qianni Zhang, Qun
Jin, Lingling Sun, Qisi Lian, Neng Xia, Ruizi Peng, Kai Tang, Yaqi Wang,
Shuai Wang
- Abstract要約: X線画像における根管充填は根管治療において重要なステップである。
正確な解剖学的特徴を得るために, ファジィ境界を分節する曲線フィッティングセグメンテーションを提案する。
そして,最終評価のための分類ネットワークとして,並列ボトルネックトランスフォーマネットワーク(pbt-net)を導入した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.768248182867673
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objective: Accurate evaluation of the root canal filling result in X-ray
image is a significant step for the root canal therapy, which is based on the
relative position between the apical area boundary of tooth root and the top of
filled gutta-percha in root canal as well as the shape of the tooth root and so
on to classify the result as correct-filling, under-filling or over-filling.
Methods: We propose a novel anatomy-guided Transformer diagnosis network. For
obtaining accurate anatomy-guided features, a polynomial curve fitting
segmentation is proposed to segment the fuzzy boundary. And a Parallel
Bottleneck Transformer network (PBT-Net) is introduced as the classification
network for the final evaluation. Results, and conclusion: Our numerical
experiments show that our anatomy-guided PBT-Net improves the accuracy from
40\% to 85\% relative to the baseline classification network. Comparing with
the SOTA segmentation network indicates that the ASD is significantly reduced
by 30.3\% through our fitting segmentation. Significance: Polynomial curve
fitting segmentation has a great segmentation effect for extremely fuzzy
boundaries. The prior knowledge guided classification network is suitable for
the evaluation of root canal therapy greatly. And the new proposed Parallel
Bottleneck Transformer for realizing self-attention is general in design,
facilitating a broad use in most backbone networks.
- Abstract（参考訳）: 目的:X線画像における根管充填結果の正確な評価は根管治療において重要なステップであり,歯根の尖部領域境界と根管の充填したグスタパーチャの先端との相対的な位置、および歯根の形状などに基づいて,歯根の正しい充填, 埋入, 過剰充填と分類する。
方法:新しい解剖誘導型トランスフォーマー診断ネットワークを提案する。
正確な解剖学的特徴を得るために, ファジィ境界を分節する多項式曲線フィッティングセグメンテーションを提案する。
そして,最終評価のための分類ネットワークとして,並列ボトルネックトランスフォーマネットワーク(pbt-net)を導入した。
結果と結論:我々の数値実験により,我々の解剖誘導PBT-Netは,ベースライン分類網と比較して40 %から85 %の精度向上を実現している。
SOTAセグメンテーションネットワークと比較すると、ASDは我々のフィッティングセグメンテーションによって30.3\%削減される。
意義: 多項式曲線フィッティングセグメンテーションは、非常にファジィな境界に対して大きなセグメンテーション効果を持つ。
事前知識誘導分類ネットワークは根管治療の評価に非常に適している。
そして、新しい並列ボトルネックトランスフォーマは、自己着脱を実現するために一般的に設計されており、ほとんどのバックボーンネットワークで広く使われる。
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