#283
summarized by : Ryosuke Tanno
ToothNet: Automatic Tooth Instance Segmentation and Identification From Cone Beam CT Images

どんな論文か?

CBCT(コーンビームCT)画像から正確な歯のインスタンス領域分割と同定を行うtwo-stageネットワークの提案。提案フレームワークは3Dアプリケーションに適したコンポーネントとなっており、将来的に他の医用画像処理タスクへ一般化できる事を示唆。
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新規性

CBCT画像からNNを利用して歯のインスタンス領域分割と同定を行うのは新しい。first-stageではCBCT画像からエッジマップを抽出し、形状境界に沿った画像コントラストを強調。two-stageではNMSの代替として冗長な候補領域を効果的に除去、学習を高速化し、GPUメモリを節約する類似行列(SM)を3D RPN上に構築。歯の空間関係を付加的特徴入力として符号化し、精度を著しく改善。

結果

定性・定量評価において提案手法がSOTAを達成。提案した候補領域の絞り込み手法(SM)とNMSとのGPUメモリ・学習時間との関係も記載。

その他(なぜ通ったか?等)