情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

本研究では,機械学習を用いた,セファログラムから複数の特徴点を自動的に抽出するアルゴリズムの提案及びシステム実装を実現した.セファログラムとは,矯正歯科の治療の有無及び治療方針を決めるために世界的に用いられる頭部X線規格写真である.複数の特徴点から患者の骨格の特徴を分析するが,現状特徴点抽出が医師の手作業によるため,非常にコストが大きい.特徴点抽出の自動化システムを実現することで,分析のコストを大幅に削減し,不特定多数の人々に向けた分析の実現を目指す.各特徴点ごとにセファログラムから取り出すパッチ画像と特徴点からの相対距離を入力とする深層学習によるモデルを作成し,高い評価を得ることに成功した.