論文の概要: YOLOrtho -- A Unified Framework for Teeth Enumeration and Dental Disease
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05967v2
- Date: Tue, 5 Sep 2023 03:44:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 03:35:15.730372
- Title: YOLOrtho -- A Unified Framework for Teeth Enumeration and Dental Disease
Detection
- Title（参考訳）: YOLOrtho -- 歯列挙と歯科疾患検出のための統一フレームワーク
- Authors: Shenxiao Mei, Chenglong Ma, Feihong Shen, Huikai Wu
- Abstract要約: YOLOrthoは歯列挙と歯科疾患検出のための統合された枠組みである。
我々は,3種類の注釈付きデータからなるDentex Challenge 2023データに基づくモデルを開発した。
このデータを十分に活用し,同時に歯の発見と疾患の同定を学習するために,本研究では,歯に付着する属性として疾患を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.136033167469768
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting dental diseases through panoramic X-rays images is a standard
procedure for dentists. Normally, a dentist need to identify diseases and find
the infected teeth. While numerous machine learning models adopting this
two-step procedure have been developed, there has not been an end-to-end model
that can identify teeth and their associated diseases at the same time. To fill
the gap, we develop YOLOrtho, a unified framework for teeth enumeration and
dental disease detection. We develop our model on Dentex Challenge 2023 data,
which consists of three distinct types of annotated data. The first part is
labeled with quadrant, and the second part is labeled with quadrant and
enumeration and the third part is labeled with quadrant, enumeration and
disease. To further improve detection, we make use of Tufts Dental public
dataset. To fully utilize the data and learn both teeth detection and disease
identification simultaneously, we formulate diseases as attributes attached to
their corresponding teeth. Due to the nature of position relation in teeth
enumeration, We replace convolution layer with CoordConv in our model to
provide more position information for the model. We also adjust the model
architecture and insert one more upsampling layer in FPN in favor of large
object detection. Finally, we propose a post-process strategy for teeth layout
that corrects teeth enumeration based on linear sum assignment. Results from
experiments show that our model exceeds large Diffusion-based model.
- Abstract（参考訳）: パノラマX線画像による歯科疾患の検出は歯科医の標準的な処置である。
通常、歯科医は病気を識別し、感染した歯を見つける必要がある。
この2段階の手順を採用した多くの機械学習モデルが開発されているが、歯とその関連疾患を同時に識別できるエンドツーエンドモデルはない。
このギャップを埋めるために,歯列と歯疾患検出のための統合的な枠組みであるYOLOrthoを開発した。
我々は、3種類のアノテーション付きデータからなるdentex challenge 2023データに基づくモデルを開発した。
第1部は四角形、第2部は四角形、第3部は四角形、第3部は四角形、第2部は病形である。
検出をさらに改善するために、Tufts Dental公開データセットを利用する。
このデータを十分に活用し,同時に歯の発見と疾患の同定を学習するために,歯に付着する属性として疾患を定式化する。
歯列挙における位置関係の性質から,モデルのコンボリューション層をCoordConvに置き換えて,モデルにより多くの位置情報を提供する。
また、モデルアーキテクチャを調整し、FPNにもう1つのアップサンプリング層を挿入し、大きなオブジェクト検出に役立てる。
最後に,リニアサム割り当てに基づいて歯の列挙を補正する歯の配置の処理後戦略を提案する。
実験の結果,我々のモデルは拡散モデルを上回ることがわかった。
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