論文の概要: Segmentation of 3D Dental Images Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09582v1
- Date: Tue, 19 Jul 2022 23:17:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 14:09:38.474332
- Title: Segmentation of 3D Dental Images Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた3次元歯科画像のセグメンテーション
- Authors: Omar Boudraa
- Abstract要約: 3D画像のセグメンテーションは、多くの医学的分析と認識スキームにおいて、最近かつ重要なステップである。
本稿では,最適な3次元セグメンテーション出力を得るために,様々な効率的な手法をハイブリダイズする多相ディープラーニングシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: 3D image segmentation is a recent and crucial step in many medical analysis
and recognition schemes. In fact, it represents a relevant research subject and
a fundamental challenge due to its importance and influence. This paper
provides a multi-phase Deep Learning-based system that hybridizes various
efficient methods in order to get the best 3D segmentation output. First, to
reduce the amount of data and accelerate the processing time, the application
of Decimate compression technique is suggested and justified. We then use a CNN
model to segment dental images into fifteen separated classes. In the end, a
special KNN-based transformation is applied for the purpose of removing
isolated meshes and of correcting dental forms. Experimentations demonstrate
the precision and the robustness of the selected framework applied to 3D dental
images within a private clinical benchmark.
- Abstract（参考訳）: 3D画像のセグメンテーションは多くの医学的分析と認識スキームにおいて、最近かつ重要なステップである。
実際、これは関連する研究テーマであり、その重要性と影響から根本的な課題である。
本稿では,最適な3次元セグメンテーション出力を得るために,様々な効率的な手法をハイブリダイズする多相ディープラーニングシステムを提案する。
まず、データの量を減らし、処理時間を短縮するために、デシメート圧縮技術の適用を提案し、正当化する。
次に,CNNモデルを用いて歯科像を15のクラスに分割する。
最後に、孤立メッシュを除去し、歯形を矯正するために、特別なKNNベースの変換を適用した。
実験は, 個人臨床ベンチマークで3次元歯科画像に適用したフレームワークの精度とロバスト性を示す。
関連論文リスト
- A Multi-Stage Framework for 3D Individual Tooth Segmentation in Dental CBCT [7.6057981800052845]
コーンビームCT(CBCT)は歯科疾患の診断方法として一般的である。
深層学習に基づく手法は、医用画像処理において説得力のある結果を得た。
歯科用CBCTにおける3次元歯の一般化のための多段階フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-15T04:23:28Z) - Discriminative Hamiltonian Variational Autoencoder for Accurate Tumor Segmentation in Data-Scarce Regimes [2.8498944632323755]
医用画像分割のためのエンドツーエンドハイブリッドアーキテクチャを提案する。
ハミルトン変分オートエンコーダ(HVAE)と識別正則化を用いて生成画像の品質を向上する。
我々のアーキテクチャはスライス・バイ・スライス・ベースで3Dボリュームを分割し、リッチな拡張データセットをカプセル化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T15:42:08Z) - Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-level features for 3D Medical
Image Pre-training [51.16994853817024]
本研究は、3Dラジオグラフィ画像のための効果的な事前学習フレームワークの設計に焦点をあてる。
ローカルマスキングと低レベルの摂動の組み合わせによって生成された破壊から、オリジナルのイメージを再構築しようとする事前トレーニングフレームワークであるDisruptive Autoencodersを紹介する。
提案する事前トレーニングフレームワークは、複数のダウンストリームタスクでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:59:42Z) - PCDAL: A Perturbation Consistency-Driven Active Learning Approach for
Medical Image Segmentation and Classification [12.560273908522714]
監視された学習は、医用画像のアプリケーションを取得するのに費用がかかり、時間がかかり、実用的でない、大規模な注釈付きデータに大きく依存している。
アクティブラーニング(AL)手法は、アノテーションのコストを削減するために、自然な画像分類タスクに広く応用されている。
本稿では,2次元医用画像分類,セグメンテーション,および3次元医用画像分割タスクに同時に適用可能なALベースの手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T13:11:46Z) - Cascaded Robust Learning at Imperfect Labels for Chest X-ray
Segmentation [61.09321488002978]
不完全アノテーションを用いた胸部X線分割のための新しいカスケードロバスト学習フレームワークを提案する。
モデルは3つの独立したネットワークから成り,ピアネットワークから有用な情報を効果的に学習できる。
提案手法は,従来の手法と比較して,セグメント化タスクの精度を大幅に向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-05T15:50:16Z) - A fully automated method for 3D individual tooth identification and
segmentation in dental CBCT [1.567576360103422]
本稿では,歯科用CBCT画像から3次元個別歯を同定・分別する完全自動化手法を提案する。
提案手法は,ディープラーニングに基づく階層型多段階モデルを構築することで,上記の課題に対処する。
実験結果から, 本法は歯の識別に93.35%のF1スコア, 個々の3次元歯のセグメンテーションに94.79%のDice類似係数を達成できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-11T15:07:23Z) - TSGCNet: Discriminative Geometric Feature Learning with Two-Stream
GraphConvolutional Network for 3D Dental Model Segmentation [141.2690520327948]
2流グラフ畳み込みネットワーク(TSGCNet)を提案し、異なる幾何学的特性から多視点情報を学ぶ。
3次元口腔内スキャナーで得られた歯科モデルのリアルタイムデータセットを用いてTSGCNetの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-26T08:02:56Z) - Weakly-supervised Learning For Catheter Segmentation in 3D Frustum
Ultrasound [74.22397862400177]
超音波を用いた新しいカテーテルセグメンテーション法を提案する。
提案手法は,1ボリュームあたり0.25秒の効率で最先端の性能を実現した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:56:22Z) - Deep Q-Network-Driven Catheter Segmentation in 3D US by Hybrid
Constrained Semi-Supervised Learning and Dual-UNet [74.22397862400177]
本稿では,教師付き学習手法よりも少ないアノテーションを要求できる新しいカテーテルセグメンテーション手法を提案する。
提案手法では,Voxelレベルのアノテーションを避けるために,深層Q学習を事前局所化ステップとみなす。
検出されたカテーテルでは、パッチベースのDual-UNetを使用してカテーテルを3Dボリュームデータに分割する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-25T21:10:04Z) - Pathological Retinal Region Segmentation From OCT Images Using Geometric
Relation Based Augmentation [84.7571086566595]
本稿では,幾何学と形状の内在的関係を共同で符号化することで,従来のGANベースの医用画像合成法よりも優れた手法を提案する。
提案手法は,取得手順の異なる画像を有する公開RETOUCHデータセット上で,最先端のセグメンテーション手法より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-31T11:50:43Z) - Pose-Aware Instance Segmentation Framework from Cone Beam CT Images for
Tooth Segmentation [9.880428545498662]
コーンビームCT(CBCT)画像からの個々の歯のセグメンテーションは矯正構造の解剖学的理解に不可欠である。
CBCT画像中の重金属人工物の存在は、個々の歯の正確なセグメンテーションを妨げる。
本稿では,金属製品に対して堅牢なインスタンスセグメンテーションフレームワークを活用するために,ピクセルワイズラベリングのためのニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-06T07:57:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。