口腔解剖知識に基づく半教師あり学習による3D歯科CBCTセグメンテーションと病変検出
学術的背景と研究動機 歯科医療保健分野において、コーンビームコンピュータ断層撮影(CBCT, Cone Beam Computed Tomography)は広く利用されている三次元画像技術です。CBCTは口腔の三次元画像を提供し、特に歯原性病変の診断において優れた能力を発揮します。しかし、CBCT画像のセグメンテーション(segmentation)——つまり、画像内の各ボクセル(voxel)に対して病変、骨、歯、修復材料をラベル付けすること——は重要かつ複雑なタスクです。現在、臨床現場では主に手動セグメンテーションに依存しており、これには時間がかかる上、専門知識も必要とされます。セグメンテーションの自動化を実現し、大量の手動ラベル付けデータへの依存を減らすために、研究者たちは口腔解剖学的知識...