論文の概要: Segmentation of 3D Dental Images Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09582v2
- Date: Thu, 21 Jul 2022 10:02:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 10:33:53.912187
- 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。
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