Future prediction of children using medical images in pediatric dentistry

在儿科牙科中使用医学图像预测儿童的未来

基本信息

  • 批准号:
    21K12725
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.16万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

昨年度、小児が成長した後の口腔内写真およびパノラマエックス線写真を、敵対的生成ネットワークを用いて生成出来る可能性を示した。本年度は、より良い画質で画像生成を行うため、様々なモデルを検討した。データセットとして、35,254枚の口腔内写真および8,093枚のパノラマエックス線写真を用意した。成長予測を行うための敵対的生成ネットワークの候補として、PGGAN、StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN2-ada、StyleGAN3を比較し、口腔内写真およびパノラマエックス線写真の生成に最適なモデルおよびパラメータの検討を行った。生成画像の画質の評価には、GANの評価で一般的に用いられるFrechet Inception Distance(FID)を採用した。本年度で比較検討を行ったモデルおよびパラメータを採用することで、昨年度と比較してより良い画質で画像生成および成長予測を行うことが可能であると示された。また、成長予測を行うに当たり、現在時点での画像の評価も必要と考えられる。しかし、小児の成長には個人差があるため、暦年齢で一律に評価を行うよりも歯年齢により評価を行う方が望ましいと考えられる。そこで、8,093枚のパノラマエックス線写真を用い、歯年齢を自動的に計算するモデルを作成し、小児歯科医による歯年齢の計算結果との比較評価を行った。その結果、作成した歯年齢計算モデルの誤差は臨床的に許容可能であると考えられる誤差で自動計算を行うことができた。歯年齢計算モデルに関する研究成果は英文校正および論文投稿を行っており、査読結果を待っている段階にある。
Last year, after I grew up, I took a photo in my mouth. I don't know how to make a picture of myself on the line. last year, after I grew up, I took a photo in my mouth. I don't know how to make a picture of myself. This year, the portrait is generated in a row and in a good way. There are 35254 photos in the mouth, 8093 photos in the mouth, no photos in the mouth. Grow up to test the generation of a line image, such as the waiting list, PGGAN, StyleGAN, StyleGAN2, StyleGAN2-ada, StyleGAN3 comparison, in-mouth photo shoot, in-line photo shoot, generate the most expensive photo shoot, the most expensive image, the most expensive line photo. Generate a portrait of "drawing", "GAN", "using" Frechet Inception Distance (FID) "using". This year, we are going to make a comparison between the production of a good picture and the production of a good portrait in the current year. When you grow up, you will be in a good mood, and it is necessary to take a look at your portrait at this time. When people grow up, they all pay attention to each other, and every year and every year, every year and every year. For example, the photo shoot of the 8093 phone, the automatic calculation of the calendar, and the results of the annual calculation of the medical and medical department are better than those of the other two. The results show that it is possible to make an annual calculation of the operating capacity of the operating system, which may be used to calculate the operating capacity of the computer. Every year, we will calculate the results of the research in English and correct them in English. The contribution lines will be reviewed, and the results will be reviewed.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
歯科パノラマエックス線写真の画像生成深層学習を用いた小児の成長予測
牙科全景 X 射线图像生成 使用深度学习预测儿童生长
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kokomoto Kazuma;Okawa Rena;Nakano Kazuhiko;Nozaki Kazunori;古々本一馬;古々本一馬,大川玲奈,仲野和彦,野﨑一徳
  • 通讯作者:
    古々本一馬,大川玲奈,仲野和彦,野﨑一徳
GANよる歯科画像生成および疑似データとしての活用に関する研究
使用 GAN 生成牙科图像及其作为伪数据的使用的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kokomoto Kazuma;Okawa Rena;Nakano Kazuhiko;Nozaki Kazunori;古々本一馬
  • 通讯作者:
    古々本一馬
深層学習の歯科画像への応用
深度学习在牙科图像中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kokomoto Kazuma;Okawa Rena;Nakano Kazuhiko;Nozaki Kazunori;古々本一馬;古々本一馬,大川玲奈,仲野和彦,野﨑一徳;古々本一馬
  • 通讯作者:
    古々本一馬
画像生成深層学習を用いた小児の成長予測モデルの可能性
使用图像生成深度学习的儿科生长预测模型的可能性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kokomoto Kazuma;Okawa Rena;Nakano Kazuhiko;Nozaki Kazunori;古々本一馬;古々本一馬,大川玲奈,仲野和彦,野﨑一徳;古々本一馬;古々本一馬
  • 通讯作者:
    古々本一馬
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

古々本 一馬其他文献

古々本 一馬的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

人工知能(AI)敵対的生成ネットワークによる高精度の顎顔面成長予測システムの開発
利用人工智能(AI)生成对抗网络开发高精度颌面生长预测系统
  • 批准号:
    24K13175
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
樹木成長の階層的な調節プロセスの解明による成長予測モデルの構築
阐明树木生长的分层调控过程,构建生长预测模型
  • 批准号:
    24K01798
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
スマート農業支援のための苗木の成長予測システムの構築
构建苗木生长预测系统,支撑智慧农业
  • 批准号:
    24K09143
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
マンモグラムを用いた乳がんの成長予測による検診の受診勧奨および早期発見の実現
通过使用乳房 X 光检查预测乳腺癌生长,鼓励筛查并实现早期发现
  • 批准号:
    22K21252
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
人工知能(AI)を利用した顎顔面の成長予測技術の開発
利用人工智能(AI)开发颌面生长预测技术
  • 批准号:
    18K09856
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
結合領域モデルによるサブミクロン膜界面のクリープき裂成長予測
使用粘合区域模型预测亚微米膜界面蠕变裂纹扩展
  • 批准号:
    07F07099
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 2.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
尿中成長ホルモンを指標とする新しい個体成長評価法の確立と下顎骨成長予測への応用
以尿生长激素为指标的个体生长评价新方法的建立及其在下颌生长预测中的应用
  • 批准号:
    03771645
  • 财政年份:
    1991
  • 资助金额:
    $ 2.16万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了