論文の概要: PanoGAN A Deep Generative Model for Panoramic Dental Radiographs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21200v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 10:55:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.150345
• Title: PanoGAN A Deep Generative Model for Panoramic Dental Radiographs
• Title（参考訳）: パノGAN : パノラマX線画像の深部生成モデル
• Authors: Soren Pedersen, Sanyam Jain, Mikkel Chavez, Viktor Ladehoff, Bruna Neves de Freitas, Ruben Pauwels,
• Abstract要約: 本稿では, 歯科用パノラマX線写真合成のためのGAN(Generative Adversarial Network)の開発について述べる。 本研究は, 自然の探索ではあるが, 歯科研究・教育におけるデータの不足に対処することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7037008937757394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the development of a generative adversarial network (GAN) for synthesizing dental panoramic radiographs. Although exploratory in nature, the study aims to address the scarcity of data in dental research and education. We trained a deep convolutional GAN (DCGAN) using a Wasserstein loss with gradient penalty (WGANGP) on a dataset of 2322 radiographs of varying quality. The focus was on the dentoalveolar regions, other anatomical structures were cropped out. Extensive preprocessing and data cleaning were performed to standardize the inputs while preserving anatomical variability. We explored four candidate models by varying critic iterations, feature depth, and the use of denoising prior to training. A clinical expert evaluated the generated radiographs based on anatomical visibility and realism, using a 5-point scale (1 very poor 5 excellent). Most images showed moderate anatomical depiction, although some were degraded by artifacts. A trade-off was observed the model trained on non-denoised data yielded finer details especially in structures like the mandibular canal and trabecular bone, while a model trained on denoised data offered superior overall image clarity and sharpness. These findings provide a foundation for future work on GAN-based methods in dental imaging.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 歯科用パノラマX線写真合成のためのGAN(Generative Adversarial Network)の開発について述べる。 本研究は, 自然の探索ではあるが, 歯科研究・教育におけるデータの不足に対処することを目的としている。 様々な品質の2322個のX線写真を用いてWGANGPを用いた深部畳み込みGAN(DCGAN)を訓練した。 焦点は歯槽部であり、他の解剖学的構造は取り除かれた。 解剖学的変動を保ちながら入力を標準化するために、広範囲な前処理とデータクリーニングを行った。 本研究は,4つの候補モデルについて,様々な批判的反復,特徴深度,およびトレーニング前の認知の活用について検討した。 臨床専門医は, 5点の尺度を用いて, 解剖学的視認性とリアリズムに基づいて, 生成されたX線写真の評価を行った。 ほとんどの画像では中程度の解剖学的描写が見られたが、一部は人工物によって劣化した。 特に下顎管骨や気管骨などの構造では,非陰影データで訓練したモデルの方が細部まで細部まで細部まで細部まで細部まで細部まで細部まで細部まで細部まで細部まで細部が得られた。 これらの知見は, 歯科画像診断におけるGAN法に関する今後の研究の基盤となる。

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