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SANet : Self-Attention U-Net for Binary Tooth Segmentation
Jin Kim(김진),Su Yang(양수),MinHyuk Choi(최민혁),Bosoung Jeoun(전보성),Wonjin Yi(이원진) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
Tooth region segmentation is essential in the dental field to make an appropriate surgical plan and aid clinical diagnosis. However, this process is very time-consuming, challenging and tedious. We propose a self-attention U-Net (SANet) for the fully automated tooth segmentation on panoramic dental X-ray images to address this problem. Experimental results show that the SANet achieves higher performance than the baseline segmentation method.
적대적 신경망 기반 치과용 파노라마 영상의 방사선 선량 감소 방법
최민혁(MinHyuk Choi),강세룡(SaRyong Kang),유지용(Jiyong Yoo),최시은(Sieun Choi),전보성(Bosoung Jeoun),양수(Su Yang),천소영(Soyoung Chun),김진(Jin Kim),김다엘(DaEl Kim),이원진(Wonjin Yi) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
Dental panoramic radiography was widely used to screen the patient. Although the dose of panoramic radiography was lower than that of CT, it was higher than other medical imaging modality, such as intraoral x-ray and cephalometry. In this paper, we reconstructed the panoramic radiography from sparse view image using GAN for lower dose. Total 473 panoramic images were used to train the GAN model and test it. GAN could be reproduce the anatomy of teeth with 0.69±0.03 of structural similarity index.
치아 크라운 질량 중심 및 각도 자동 예측을 위한 PointNet++ 기반 방법
천소영(Soyoung Chun),양수(Su Yang),유지용(Jiyong Yoo),최민혁(MinHyuk Choi),강세룡(Se-Ryong Kang),최시은(Sieun Choi),전보성(Bosoung Jeoun),김진(Jin Kim),이원진(Wonjin Yi) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
환자별 임플란트 크라운을 설계하기 위해서는 환자별 치아 위치, 치아 각도, 상악과 하악 사이의 교합 등을 고려해야 한다. 본 연구에서는 임플란트 크라운 설계를 위한 환자 임상치 크라운의 질량 중심과 각도 단위 벡터를 자동으로 예측하는 수정된 PointNet++를 제안하였다. 결과적으로 우리의 방법이 환자 맞춤형 임플란트 크라운의 자동 설계에 적용되기를 기대한다.