type: presentations

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en: Deep learning-based depth prediction system for upper tract urothelial carcinoma

en: the 111th Annual Meeting of the Japanese Urological Association (JUA)

en: Yokohama

ja: Yokohama


en: Development of pT classification prediction system in UTUC using deep-learning

en: 39th Annual European Association of Urology Congress

en: Paris

ja: Paris


en: Classification and Prediction of Compounds Taking Garnet-type Structure by Machine Learning

en: 10th International Forum on Advanced Technologies (IFAT2024)

en: Tokushima

ja: Tokushima


en: Prediction of garnet-type structure formation by machine learning

en: 4th International Conference on Nanomaterials and Advanced Composites (NAC 2023)

en: Busan

ja: Busan


en: Towards Automatic Dental Diagnosis System Based on Deep Learning

en: Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering

en: Online

ja: Online


en: ジアクリレートとスチレンとのラジカル共重合で合成したゲルの構造解析

ja: ジアクリレートとスチレンとのラジカル共重合で合成したゲルの構造解析

en: 第73回高分子討論会

ja: 第73回高分子討論会

en: Niigata

ja: 新潟


en: 1H NMRスペクトルの多変量解析によるアクリル酸メチル/スチレン共重合体の統計的連鎖解析


en: 1H NMRスペクトルの多変量解析によるアクリル酸メチル/スチレン共重合体の連鎖解析

en: 第70回高分子研究発表会(神戸)・70周年記念講演会

ja: 第70回高分子研究発表会(神戸)・70周年記念講演会

en: Kobe

ja: 神戸


en: Research and Development of Medical Images AI

ja: 医用画像AIの研究開発

en: 日本歯科産業学会誌(第39回日本歯科産業学会学術講演会ランチョンセミナー)

ja: 日本歯科産業学会誌(第39回日本歯科産業学会学術講演会ランチョンセミナー)

en: 日本歯科産業学会

ja: 日本歯科産業学会

en: Kochi

ja: 高知


en: 大規模災害時の歯科的個人識別において 画像解析や遠隔作業は許容されうるのか?

ja: 大規模災害時の歯科的個人識別において 画像解析や遠隔作業は許容されうるのか?

en: 18th Annual Meeting of Japanese Society ofForensic Dental Science

ja: 日本法歯科医学会第18回学術大会

en: 日本法歯科医学会

ja: 日本法歯科医学会

en: Osaka

ja: 大阪


en: Segmentation of Dental Panoramic X-ray Images Using the Deep Learning Model TransUNet

ja: 深層学習モデル TransUNet を用いた歯科パノラマ X 線画像のセグメンテーション

en: 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023)

ja: 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023)

en: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers and Information Processing Society of Japan

en: 歯科パノラマ X 線画像は歯の診療に使われる画像である．歯科パノラマの照合には専門的な知識が必要であり，歯科医師の負担軽減を目的として歯の自動診断システムの研究が行われてきた．その中で，深層学習技術を用いて歯の識別を行う状態分類モデルが開発されている．本研究では状態分類モデルの入力として必要な歯の輪郭情報を作成するため，深層学習技術を用いて歯科パノラマ X 線画像のセグメンテーションを行う．実験では，歯科クリニックで撮影，ラベル付 けされたデータを取り扱う．セグメンテーションモデルには，近年医療セグメンテーションタスクで成功を収めているTransUNet モデルを用いて実験を行った．


en: Automatic Classification Method for Dental Implants Using Deep Segmentation Model

ja: 深層セグメンテーションモデルによる歯科インプラントの自動分類手法

en: 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023)

ja: 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023)

ja: The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers and Information Processing Society of Japan

en: 歯科インプラントとは，失った歯を補うための医療機器である．インプラントは，メーカーや種類が様々あり，それぞれで治療法が異なるため，歯科医師は治療時にインプラントの種類を把握しておく必要がある．本研究では，歯科医師の負担軽減を目的として，患者の歯科デンタル X 線画像から深層学習を用いたセグメンテーションモデルによってインプラントの領域を切り取り，画像分類モデルを用いてインプラントの分類を行う．切り抜きの精度は，IoU と Dice 係数でそれぞれ，0.923，0.857 となった．U-Net によってインプラントの領域を切り抜いた画像に対する分類の評価は，正解率，適合率，再現率，F 値がそれぞれ，0.851，0.852，0.884，0.840 となった．


en: Diagnosis of Teeth Condition in Dental Panoramic X-Ray Images and Validation of Generalization Performance

ja: 歯科パノラマX線画像における歯の状態診断及び汎化性能の検証

en: 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023)

ja: 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023)

en: 近年, 医療ビッグデータの深層学習技術への活用が盛んに行われており, 医療ビッグデータから診療情報や画像, カルテ情報等を用いて診断結果の提示や診断援助等ができるようになってきた. 本研究では, 歯科医師の負担軽減と診断援助を目的として, 深層ニューラルネットワークアーキテクチャを利用した歯科パノラマ X 線画像における歯の状態診断を行う. 実験では, 共同研究先の歯科クリニックで撮影, ラベル付けされたデータを取り扱う. 歯は複数の状態を持つため, 分類モデルはマルチラベル分類手法を用いて実装する. 結果として, う蝕や根尖病巣の識別が困難であった. また, 未知の撮影機材由来のデータでは精度の低下が見受けられた. そのため, ドメイン汎化手法を用いて, さらなる検証を行った.


en: 日本化学会中国四国支部

ja: 日本化学会中国四国支部

en: Tokushima

ja: 徳島


en: AI技術を用いたパノラマ歯科X線画像診断支援システムの開発

ja: AI技術を用いたパノラマ歯科X線画像診断支援システムの開発

en: 歯科放射線61巻増刊号(第2回秋季学術大会)

ja: 歯科放射線61巻増刊号(第2回秋季学術大会)

en: Japanese Society for Oral and Maxillofacial Radiology

ja: 日本歯科放射線学会


en: 深層ニューラルネットワークを用いた歯科インプラントの同定

ja: 深層ニューラルネットワークを用いた歯科インプラントの同定

en: 令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

ja: 令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

en: Online

ja: オンライン


en: Tooth detection and segmentation from panoramic radiographs using Mask R-CNN

ja: Mask R-CNNを用いたパントモ画像からの 歯牙検出及びセグメンテーション

en: 令和2年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

ja: 令和2年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

en: Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

ja: 電子情報通信学会

en: Matsuyama

ja: 松山

en: In Japan, the number of diagnostic items in dental diagnosis is considerably larger than in other countries, and it is necessary to reduce the burden of diagnosis on dentists because it is time-consuming for dentists to write dental formulae from scratch. Since interpretation of pantomime images is essential for diagnosis, understanding of dental health status, and planning of treatment, processing of pantomime images is an important issue for automation. In this study, tooth detection and segmentation from pantomime images are performed automatically. In this paper, we describe the method.

ja: 歯科診断における日本の診断項目数は海外と比べてかなり多く，歯科医師が 1 から歯式を書くこ とは手間がかかるため，歯科医師の診断負担軽減 が必要である．診断，歯の健康状態の把握，治療 計画の立案にはまずパントモ画像の解釈が不可欠 であることから，パントモ画像の処理は自動化の 重要な課題である． 本研究では自動でパントモ画像から歯牙検出・ セグメンテーションを行う．本稿では，その方法 について述べる．


en: 深層ニューラルネットワークに基づくテキストと画像間のクロスメディア検索

ja: 深層ニューラルネットワークに基づくテキストと画像間のクロスメディア検索

en: 電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション

ja: 電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション

en: Hiroshima

ja: 広島


en: 深層学習を用いたパントモ画像からのインプラント体検出

ja: 深層学習を用いたパントモ画像からのインプラント体検出

en: 電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション

ja: 電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション