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口内法X線撮影の評価におけるDeep learning technique の適応：上顎犬歯の領域分割
https://asahi-u.repo.nii.ac.jp/records/13099
https://asahi-u.repo.nii.ac.jp/records/130995bbeac8a-fbdb-4d70-80fd-f180040fb90d
| Item type | 朝日大学 教育・研究業績(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-06-23 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 口内法X線撮影の評価におけるDeep learning technique の適応：上顎犬歯の領域分割 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_1843 | |||||
| 資源タイプ | other | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 業績分類 | ||||||
| 値 | 学会発表 | |||||
| 教員氏名 |
飯田, 幸弘
× 飯田, 幸弘 |
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| 発行、発表雑誌等、又は発表学会等の名称 | ||||||
| 値 | 日本歯科放射線学会 第1回秋季学術大会 | |||||
| 発行又は発表の年月 | ||||||
| 日付 | 2020-10 | |||||
| 概要 | ||||||
| 値 | Deep learning techniqueを用いて口内法X線撮影における目的歯の上顎犬歯の領域分割を行い、その精度を明らかにする。上顎犬歯500枚５００歯を対象とした。領域分割はPrecision９６．１％、Recall９３．７％、F値９４．９％であった。このことにより、Deep learning techniqueを用いて口内法X線撮影における上顎犬歯の領域分割を自動にできる可能性が示された。目的歯の領域分割システムの構築は大量の口内法X線撮影の評価の一助になりうると考えられた。 | |||||
