WEKO3
アイテム
医用画像AI開発支援ソフトウェアを用いた歯科用CBCT画像における下顎管のセグメンテーション
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2012278
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2012278eae5399a-d4a1-4cb0-8b27-25a370f0ca68
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
dentalradiology_64_1_11.pdf (634 KB)
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| Item type | 文献 / Documents(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2024-11-26 | |||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.11242/dentalradiology.64.11 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 関連名称 | 10.11242/dentalradiology.64.11 | |||||||||||||||||
| 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 | 医用画像AI開発支援ソフトウェアを用いた歯科用CBCT画像における下顎管のセグメンテーション | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| タイトル別表記 | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | Segmentation of Mandibular Canal on Dental Cone Beam CT Images with AI Development Support Software for Medical Images | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 著者 |
鳥井, 浩平
× 鳥井, 浩平
WEKO
1344
× 西村, 良太× 誉田, 栄一
WEKO
1206
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| 抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||
| 内容記述 | The primary barrier to the development of artificial intelligence （AI） in medical imaging is data collection. Medical professionals generate training data for the development of medical imaging AI; however, this process is time-consuming and labor-intensive. Consequently, insufficient data collection frequently results in the premature discontinuation of AI model development. To address this challenge, we developed a software tool named ‘Aidia’ to support the research and development of medical imaging AI. Aidia offers functionalities such as a medical image viewer, data annotation, model training for various tasks, model evaluation, and automated annotation using trained models. For data annotation, Aidia allows users to annotate images by generating polygons, rectangles, polylines, lines, and points. Aidia supports Digital Imaging and Communications in Medicine images as well as general image formats, and we optimized it for annotating medical images. Moreover, Aidia utilizes open-source Python and PyQt5 libraries to build a cross-platform graphical user interface. Thus, Aidia provides a platform where medical professionals can develop, evaluate, and create training data for AI models at no cost. In this study, we developed a segmentation model based on U-Net to predict mandibular canals in cross-sectional jawbone images using Aidia. We collected 8,287 images annotated by a radiologist and trained the segmentation model using these data. The trained model achieved a precision of 0.805, recall of 0.752, F1 score of 0.777, and average precision of 0.869 on test data, accurately generating training data for the test images. Aidia is a promising solution for AI development and image annotation in the medical field. | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Medical Images | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Artificial Intelligence（AI） | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Segmentation | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Cone Beam CT（CBCT） | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Mandibular Canal | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | 医用画像 | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | 人工知能 | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | セグメンテーション | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | CBCT | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | 下顎管 | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 歯科放射線 巻 64, 号 1, p. 11-19, 発行日 2024 |
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| 収録物ID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 03899705 | |||||||||||||||||
| 収録物ID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||||||
| 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 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| EID | ||||||||||||||||||
| 識別子 | 412236 | |||||||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
