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  1. 資料タイプ別
  2. 学術雑誌論文

AIを用いたパノラマX線画像からのカルテ入力支援システムの開発

https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2011335
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2011335
e455ee9b-1434-4aab-a342-a92f19f19e54
名前 / ファイル ライセンス アクション
dentalradiology_62_1_24.pdf dentalradiology_62_1_24.pdf (909 KB)
Item type 文献 / Documents(1)
公開日 2023-11-08
アクセス権
アクセス権 open access
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版社版DOI
関連識別子 https://doi.org/10.11242/dentalradiology.62.24
関連名称 10.11242/dentalradiology.62.24
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
タイトル
タイトル AIを用いたパノラマX線画像からのカルテ入力支援システムの開発
タイトル別表記
その他のタイトル Development of an AI-based Dental Support System for Panoramic X-ray Images
著者 鳥井, 浩平

× 鳥井, 浩平

WEKO 1344
徳島大学 教育研究者総覧 395180/profile-ja.html
e-Rad_Researcher 70991595

ja 鳥井, 浩平

ja-Kana トリイ, コウヘイ

en Torii, Kohei

Search repository
誉田, 栄一

× 誉田, 栄一

WEKO 1206
徳島大学 教育研究者総覧 73049/profile-ja.html
e-Rad_Researcher 30192321

ja 誉田, 栄一
ISNI

ja-Kana ホンダ, エイイチ

en Honda, Eiichi

Search repository
北, 研二

× 北, 研二

WEKO 94
徳島大学 教育研究者総覧 10739/profile-ja.html
e-Rad_Researcher 10243734

ja 北, 研二
ISNI

ja-Kana キタ, ケンジ

en Kita, Kenji

Search repository
抄録
内容記述 Research and development of AI-based diagnostic systems in the medical and dental fields is flourishing worldwide. However, there are few practical dental support systems and dental databases. Support for medical record input is needed to reduce the burden at diagnosis. We have been developing a dental database with detailed annotation information and building an AI system for automatic teeth detection, teeth numbering, teeth contour estimation, and disease diagnosis from panoramic X-ray images since 2019. Three dentists and one expert of dental radiology created our database, which includes teeth number based on FDI method, coordinates of teeth contour, and various dental conditions, using Anotee, a software developed for creating dental databases. Our system consists of multiple deep neural networks that were trained using 1,781 panoramic X-ray images and annotations, which excluded deciduous teeth and rare dental conditions. The deep neural network to classify dental conditions is based on EfficientNetV2-S and can diagnose multiple dental conditions. To verify our system’s usefulness, we evaluated two dental condition classifications for 20 dental conditions and 10 dental conditions such as caries, periodontitis, root canal filling, inlay, composite resin, crown, pontic, implant, and impacted tooth. We performed 5-fold cross validation and calculated precision, sensitivity, and specificity. Experimental results were encouraging. For the diagnosis of 20 conditions, precision was 90.4%, sensitivity was 86.1%, and specificity was 99.4%; for the diagnosis of 10 conditions, precision was 92.9%, sensitivity was 90.0%, and specificity was 99.1%. The system achieved high accuracy, suggesting that AI systems are useful in assisting medical record input support.
キーワード
主題 パノラマX線画像
キーワード
主題 人工知能
キーワード
主題 画像認識
キーワード
主題 歯科支援システム
キーワード
主題 panoramic X-ray images
キーワード
主題 artificial intelligence(AI)
キーワード
主題 image classification
キーワード
主題 dental support system
書誌情報 ja : 歯科放射線

巻 62, 号 1, p. 24-34, 発行日 2022
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 03899705
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 21856311
収録物ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00101479
出版者
出版者 日本歯科放射線学会
EID
識別子 392405
言語
言語 jpn
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Ver.1 2024-12-12 10:12:08.714715
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