論文の概要: Generative Adversarial Networks for Dental Patient Identity Protection
in Orthodontic Educational Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02019v1
- Date: Wed, 5 Jul 2023 04:14:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-06 15:14:35.114052
- Title: Generative Adversarial Networks for Dental Patient Identity Protection
in Orthodontic Educational Imaging
- Title（参考訳）: 歯科医用教育画像における患者のアイデンティティ保護のためのジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク
- Authors: Mingchuan Tian, Wilson Weixun Lu, Kelvin Weng Chiong Foong, Eugene Loh
- Abstract要約: 本研究は, 歯科患者イメージを効果的に識別するためのGANインバージョン技術を提案する。
この手法は, 重要な歯科的特徴を保ちながら, プライバシの懸念に対処し, 歯科教育や研究に有用な資源を創出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objectives: This research introduces a novel area-preserving Generative
Adversarial Networks (GAN) inversion technique for effectively de-identifying
dental patient images. This innovative method addresses privacy concerns while
preserving key dental features, thereby generating valuable resources for
dental education and research.
Methods: We enhanced the existing GAN Inversion methodology to maximize the
preservation of dental characteristics within the synthesized images. A
comprehensive technical framework incorporating several deep learning models
was developed to provide end-to-end development guidance and practical
application for image de-identification.
Results: Our approach was assessed with varied facial pictures, extensively
used for diagnosing skeletal asymmetry and facial anomalies. Results
demonstrated our model's ability to adapt the context from one image to
another, maintaining compatibility, while preserving dental features essential
for oral diagnosis and dental education. A panel of five clinicians conducted
an evaluation on a set of original and GAN-processed images. The generated
images achieved effective de-identification, maintaining the realism of
important dental features and were deemed useful for dental diagnostics and
education.
Clinical Significance: Our GAN model and the encompassing framework can
streamline the de-identification process of dental patient images, enhancing
efficiency in dental education. This method improves students' diagnostic
capabilities by offering more exposure to orthodontic malocclusions.
Furthermore, it facilitates the creation of de-identified datasets for broader
2D image research at major research institutions.
- Abstract（参考訳）: 目的: 本研究は, 歯科患者像を効果的に識別する新しい領域保存型ジェネレーショナル・アドバーサリー・ネットワーク(gan)インバージョン技術を導入する。
この手法は, 重要な歯科的特徴を保ちながら, プライバシの懸念に対処し, 歯科教育や研究に有用な資源を創出する。
方法: 既存のGANインバージョン法を改良し, 合成画像中の歯科特性の保存を最大化する。
エンド・ツー・エンドの開発指導と画像認識のための実践的応用を提供するために,複数のディープラーニングモデルを組み込んだ包括的技術フレームワークを開発した。
結果: 様々な顔画像を用いて, 骨格異常や顔面異常の診断に広く用いられている。
以上の結果から, 口腔診断や歯科教育に欠かせない歯科的特徴を保ちながら, 一つの画像から別の画像へと文脈を適応させる能力を示した。
5人の臨床医のパネルが原画像とGAN処理画像のセットの評価を行った。
得られた画像は, 重要な歯科的特徴のリアリズムを維持し, 歯の診断や教育に有用であると考えられた。
臨床的意義:我々のGANモデルと包括的枠組みは,歯科患者画像の識別プロセスの合理化を図り,歯科教育の効率を高めることができる。
本手法は, 矯正歯列への露出を増大させることにより, 学生の診断能力を向上させる。
さらに、主要研究機関におけるより広い2次元画像研究のための非識別データセットの作成を容易にする。
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