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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,470 - 1,476 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2023.72.11.1470
이용수
초록· 키워드
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In this paper, using teeth data set provided by AIHub individual tooth semantic segmentation was carried out through layered UNet. AIHub"s dental data set is provided as 2D panoramic X-ray images and 3D CBCT images to develop dental AI models. The layered UNet proposed in the previous paper showed that it also learned excellently on teeth data sets that are distinguished for each tooth by assigning tooth numbers.
As a result of the simulation, the learning results by the layered UNet model showed loss function values of 0.005 and 0.006 for training and validation data, respectively. Accuracy and IoU used as other evaluation indicators showed results of (0.99, 0.99) and (0.89, 0.88) for（training and validation data), respectively. the learned layered UNet was applied to the existing tooth data to segment the teeth and stack the results for each slice to extract the 3D tooth shape. Although there are some parts where the learning was not done well, the teeth were extracted being well distinguished by tooth, and it was shown that individual tooth could also be extracted.
As a result of the simulation, the learning results by the layered UNet model showed loss function values of 0.005 and 0.006 for training and validation data, respectively. Accuracy and IoU used as other evaluation indicators showed results of (0.99, 0.99) and (0.89, 0.88) for（training and validation data), respectively. the learned layered UNet was applied to the existing tooth data to segment the teeth and stack the results for each slice to extract the 3D tooth shape. Although there are some parts where the learning was not done well, the teeth were extracted being well distinguished by tooth, and it was shown that individual tooth could also be extracted.
목차
Abstract
1. 서론
2. 치아 데이터 셋
3. 치아 시멘틱 분할 학습
4. 시뮬레이션 결과
5. 결론
References
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