Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Earlier Detection of Oral Diseases On Smartphones Using Oral and Dental RGB Images

論文の概要: Towards Earlier Detection of Oral Diseases On Smartphones Using Oral and Dental RGB Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15705v1
Date: Wed, 30 Aug 2023 02:01:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-31 15:03:21.622558
Title: Towards Earlier Detection of Oral Diseases On Smartphones Using Oral and Dental RGB Images
Title（参考訳）: 歯科用RGB画像を用いたスマートフォンにおける口腔疾患の早期発見に向けて
Authors: Ayush Garg, Julia Lu, and Anika Maji
Abstract要約: ローエンドデバイス上で効率的に動作しながらRGB画像の微積分を検出できる軽量機械学習モデルを提案する。このモデル、修正されたMobileNetV3-Smallニューラルネットワーク転送は72.73%の精度を達成した。 ResNet34ベースのモデルも構築され、精度は81.82%に達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Oral diseases such as periodontal (gum) diseases and dental caries (cavities) affect billions of people across the world today. However, previous state-of-the-art models have relied on X-ray images to detect oral diseases, making them inaccessible to remote monitoring, developing countries, and telemedicine. To combat this overuse of X-ray imagery, we propose a lightweight machine learning model capable of detecting calculus (also known as hardened plaque or tartar) in RGB images while running efficiently on low-end devices. The model, a modified MobileNetV3-Small neural network transfer learned from ImageNet, achieved an accuracy of 72.73% (which is comparable to state-of-the-art solutions) while still being able to run on mobile devices due to its reduced memory requirements and processing times. A ResNet34-based model was also constructed and achieved an accuracy of 81.82%. Both of these models were tested on a mobile app, demonstrating their potential to limit the number of serious oral disease cases as their predictions can help patients schedule appointments earlier without the need to go to the clinic.
Abstract（参考訳）: 歯周病(gum)や歯槽病(キャビティ)などの口腔疾患は、今日世界中の何十億もの人々に影響を与えている。しかし、従来の最先端モデルは口腔疾患の検出にX線画像に依存しており、遠隔監視、発展途上国、遠隔医療にはアクセスできない。このようなX線画像の過剰使用に対処するため,ローエンドデバイス上で効率的に動作しながら,RGB画像の微積分(硬化プラークやタール)を検出する軽量機械学習モデルを提案する。このモデルは、imagenetから学んだ修正されたmobilenetv3-smallニューラルネットワーク転送であり、72.73%(最先端ソリューションに匹敵する)の精度を達成したが、メモリ要件の削減と処理時間の短縮により、モバイルデバイス上でも動作可能であった。 ResNet34ベースのモデルも構築され、精度は81.82%に達した。どちらのモデルもモバイルアプリでテストされ、患者が診療所に行く必要なしに早期に予約をスケジュールできるので、深刻な口腔疾患の患者数を制限する可能性を実証した。

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