JP7202739B2 - 歯の骨年齢を決定するための装置、方法及び命令を記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
ニューラルネットワークモデルは、与えられたデータから特徴を抽出して分析し、データ間の相関関係を導き出すが、このような過程を繰り返してパラメータを最適化していくことがディープラーニング又は機械学習といえる。
一実施例において、プロセッサ(310)は、少なくとも2つの初期フィルタの各々を左右又は上下に連結することによって、組み合わせられたフィルタ(430)を生成し得る。例えば、プロセッサ(310)は、初期フィルタ(424)及び初期フィルタ(426)を上下に連結することによって、組み合わせられたフィルタ(432)を生成し得る。また、プロセッサ(310)は、初期フィルタ(421)、初期フィルタ(422)及び初期フィルタ(423)を上下又は左右に連結することによって、組み合わせられたフィルタ(434)を生成し得る。また、プロセッサ(310)は、初期フィルタ(421)及び初期フィルタ(423)を上下に連結することによって、組み合わせられたフィルタ(436)を生成し得る。
Claims (17)
- 1つ以上のプロセッサ;及び、
上記1つ以上のプロセッサによる実行時に上記1つ以上のプロセッサが動作を行うようにする命令及び歯の骨年齢を決定するためのニューラルネットワークモデルが格納された1つ以上のメモリを含み、
上記1つ以上のプロセッサは、
性別情報が第1性別に該当し、骨年齢が第1骨年齢を有する複数の歯の各々を撮影した複数の第1歯イメージを取得し、
上記複数の第1歯イメージの各々に前処理を行い、複数の前処理イメージの各々を生成し、
上記複数の前処理イメージを用いて上記ニューラルネットワークモデルを学習させ、上記第1性別による人体が有する上記第1骨年齢の歯形態を決定する判断フィルタを、複数の性別及び複数の骨年齢について各々導き出し、
人体の歯を撮影した第2歯イメージ及び上記歯の性別情報である第2性別を取得し、
複数の性別及び複数の骨年齢について各々導き出した上記判断フィルタの中から、上記第2性別が上記第1性別に一致する上記判断フィルタを決定し、
上記第2性別が上記第1性別と一致するという決定に従って、上記第2歯イメージのうち、上記判断フィルタにマッチングされる領域が存在する上記判断フィルタを決定し、
上記判断フィルタにマッチングされる領域が存在するという決定に従って、上記判断フィルタの上記第1骨年齢を上記第2歯イメージに該当する歯の第2骨年齢として導き出す、装置。 - 上記1つ以上のプロセッサは、
それぞれ任意に設定されたピクセル値を有する2つ以上のピクセルを含む複数の初期フィルタを生成し、
上記複数の初期フィルタのうち、上記複数の前処理イメージでマッチングされる領域が存在する少なくとも2つの初期フィルタを選別し、
上記少なくとも2つの初期フィルタを1番目(first)のフィルタとして、学習演算をN回繰り返し行い-上記学習演算は、少なくとも2つのk番目(k-th)のフィルタを連結して組み合わせられたフィルタを生成し、上記組み合わせられたフィルタのうち、上記複数の前処理イメージでマッチングされる領域が存在する少なくとも2つのフィルタを選別してk+1番目((k+1)-th)のフィルタに決定する演算である-、
上記学習演算の繰り返し実行により決定された少なくとも2つのN+1番目のフィルタのうちの1つを上記判断フィルタに決定し、上記Nは予め設定された定数である、請求項1に記載の装置。 - 上記1つ以上のプロセッサは、
上記学習演算で、上記少なくとも2つのk番目のフィルタの各々を左右又は上下に連結して上記組み合わせられたフィルタを生成する、請求項2に記載の装置。 - 上記1つ以上のプロセッサは、
上記学習演算で、上記複数の前処理イメージの各々の一部領域のピクセル値及び上記組み合わせられたフィルタのピクセル値の間の計算結果に基づいて、上記組み合わせられたフィルタが上記複数の前処理イメージでマッチングされる領域が存在するか否かを決定する、請求項2に記載の装置。 - 上記1つ以上のプロセッサは、
上記複数の第1歯イメージの各々において歯を示す領域以外の領域を除去して、上記複数の前処理イメージの各々を生成し、
上記歯を示す領域は、上記複数の第1歯イメージの各々の下端の中央点を基準として予め設定された幅及び高さを有する領域である、請求項1に記載の装置。 - 上記1つ以上のプロセッサは、
上記複数の第1歯イメージの各々を予め設定された少なくとも2つ以上の角度で回転させ、上記複数の第1歯イメージの個数より多くの個数の上記複数の前処理イメージの各々を生成する、請求項1に記載の装置。 - 上記1つ以上のプロセッサは、
上記複数の第1歯イメージの各々を予め設定された比率の範囲で拡大及び縮小して、上記複数の第1歯イメージの個数より多くの個数の上記複数の前処理イメージの各々を生成する、請求項1に記載の装置。 - 上記1つ以上のメモリは、上記複数の第1歯イメージで予め設定された特徴を識別するための基準ピクセル値を指す情報を含み、
上記1つ以上のプロセッサは、
上記基準ピクセル値を有する1つ以上のピクセルを含む基準フィルタを生成し、
上記複数の第1歯イメージの各々において上記基準フィルタにマッチングされる領域を識別し、
上記複数の第1歯イメージの各々において上記識別された領域を除去して、上記複数の前処理イメージの各々を生成する、請求項1に記載の装置。 - 上記1つ以上のメモリは、上記複数の前処理イメージの各々が示す歯形状の基準傾き及び基準大きさを指す情報、及び予め設定された特徴を識別するための基準ピクセル値を指す情報を含み、
上記1つ以上のプロセッサは、
上記複数の第1歯イメージの各々が示す歯形状が上記基準傾きを有するように上記複数の第1歯イメージの各々を回転させ、
上記回転した複数のイメージの各々が示す歯形状が上記基準大きさを有するように上記回転した複数のイメージの各々を拡大したり縮小し、
上記拡大されたり縮小された複数のイメージの各々において、歯を示す領域以外の領域を除去し-上記歯を示す領域は、上記拡大されたり縮小された複数のイメージの各々の下端の中央点を基準として予め設定された幅及び高さを有する領域である-、
上記歯を示す領域以外の領域が除去された複数のイメージの各々において、上記基準ピクセル値を有する1つ以上のピクセルを含む基準フィルタにマッチングされる領域を除去して、上記複数の前処理イメージの各々を生成する、請求項1に記載の装置。 - 1つ以上のプロセッサ及び上記1つ以上のプロセッサによって実行されるための命令が格納された1つ以上のメモリを含むコンピュータで行われる方法において、上記1つ以上のプロセッサが、
性別情報が第1性別に該当し、骨年齢が第1骨年齢を有する複数の歯の各々を撮影した複数の第1歯イメージを取得する段階;
上記複数の第1歯イメージの各々に前処理を行って、複数の前処理イメージの各々を生成する段階;
上記複数の前処理イメージを用いて、歯の骨年齢を決定するためのニューラルネットワークモデルを学習させ、上記第1性別による人体が有する上記第1骨年齢の歯形態を決定する判断フィルタを、複数の性別及び複数の骨年齢について各々導き出す段階;
人体の歯を撮影した第2歯イメージ及び上記歯の性別情報である第2性別を取得する段階;
複数の性別及び複数の骨年齢について各々導き出された上記判断フィルタの中から、上記第2性別が上記第1性別と一致する上記判断フィルタを決定する段階;
上記第2性別が上記第1性別と一致するという決定に従って、上記第2歯イメージのうち、上記判断フィルタにマッチングされる領域が存在するか上記判断フィルタを決定する段階;及び
上記判断フィルタにマッチングされる領域が存在するという決定に従って、上記判断フィルタの上記第1骨年齢を上記第2歯イメージに該当する歯の第2骨年齢として導き出す段階を含む、方法。 - 上記判断フィルタを導き出す段階は、
それぞれ任意に設定されたピクセル値を有する2つ以上のピクセルを含む複数の初期フィルタを生成する段階;
上記複数の初期フィルタのうち、上記複数の前処理イメージでマッチングされる領域が存在する少なくとも2つの初期フィルタを選別する段階;
上記少なくとも2つの初期フィルタを1番目(first)のフィルタとして、学習演算をN回繰り返し行う段階-上記学習演算は、少なくとも2つのk番目(k-th)のフィルタを連結して組み合わせられたフィルタを生成し、上記組み合わせられたフィルタのうち、上記複数の前処理イメージでマッチングされる領域が存在する少なくとも2つのフィルタを選別してk+1番目((k+1)-th)のフィルタに決定する演算である-;及び
上記学習演算の繰り返し実行により決定された少なくとも2つのN+1番目のフィルタのうちの1つを上記判断フィルタに決定する段階を含み、
上記Nは予め設定された定数である、請求項10に記載の方法。 - 上記複数の前処理イメージの各々を生成する段階は、
上記複数の第1歯イメージの各々において歯を示す領域以外の領域を除去して、上記複数の前処理イメージの各々を生成する段階を含み、
上記歯を示す領域は、上記複数の第1歯イメージの各々の下端の中央点を基準として予め設定された幅及び高さを有する領域である、請求項10に記載の方法。 - 上記複数の前処理イメージの各々を生成する段階は、
基準ピクセル値を有する1つ以上のピクセルを含む基準フィルタを生成する段階;
上記複数の第1歯イメージの各々において上記基準フィルタにマッチングされる領域を識別する段階;及び
上記複数の第1歯イメージの各々において上記識別された領域を除去して、上記複数の前処理イメージの各々を生成する段階を含み、
上記基準ピクセル値は、上記複数の第1歯イメージで予め設定された特徴を識別するためのピクセル値である、請求項10に記載の方法。 - 1つ以上のプロセッサによる実行時に、上記1つ以上のプロセッサが動作を行うようにする命令を記録した非一時的コンピュータ読み出し可能記録媒体において、
上記命令は、上記1つ以上のプロセッサが、
性別情報が第1性別に該当し、骨年齢が第1骨年齢を有する複数の歯の各々を撮影した複数の第1歯イメージを取得し、
上記複数の第1歯イメージの各々に前処理を行って、複数の前処理イメージの各々を生成し、
上記複数の前処理イメージを用いて歯の骨年齢を決定するためのニューラルネットワークモデルを学習させ、上記第1性別による人体が有する上記第1骨年齢の歯形態を決定する判断フィルタを、複数の性別及び複数の骨年齢について各々導き出し、
人体の歯を撮影した第2歯イメージ及び上記人体の性別情報である第2性別を取得し、
複数の性別及び複数の骨年齢について各々導き出された上記判断フィルタの中から上記第2性別が上記第1性別と一致する上記判断フィルタを決定し、
上記第2性別が上記第1性別と一致するという決定に従って、上記第2歯イメージのうち、上記判断フィルタにマッチングされる領域が存在する上記判断フィルタを決定し、
上記判断フィルタにマッチングされる領域が存在するという決定に従って、上記判断フィルタの上記第1骨年齢を上記第2歯イメージに該当する歯の第2骨年齢として導き出する、コンピュータ読み出し可能な記録媒体。 - 上記命令は、上記1つ以上のプロセッサが、
それぞれ任意に設定されたピクセル値を有する2つ以上のピクセルを含む複数の初期フィルタを生成し、
上記複数の初期フィルタのうち、上記複数の前処理イメージでマッチングされる領域が存在する少なくとも2つの初期フィルタを選別し、
上記少なくとも2つの初期フィルタを1番目(first)のフィルタとして、学習演算をN回繰り返し行い-上記学習演算は、少なくとも2つのk番目(k-th)のフィルタを連結して組み合わせられたフィルタを生成し、上記組み合わせられたフィルタのうち、上記複数の前処理イメージでマッチングされる領域が存在する少なくとも2つのフィルタを選別してk+1番目((k+1)-th)のフィルタに決定する演算である-、
上記学習演算の繰り返し実行により決定された少なくとも2つのN+1番目のフィルタのうちの1つを上記判断フィルタに決定するようにし、
上記Nは予め設定された定数である、請求項14に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。 - 上記命令は、上記1つ以上のプロセッサが、
上記複数の第1歯イメージの各々において歯を示す領域以外の領域を除去して、上記複数の前処理イメージの各々を生成するようにし、
上記歯を示す領域は、上記複数の第1歯イメージの各々の下端の中央点を基準として予め設定された幅及び高さを有する領域である、請求項14に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。 - 上記命令は、上記1つ以上のプロセッサが、
基準ピクセル値を有する1つ以上のピクセルを含む基準フィルタを生成し、
上記複数の第1歯イメージの各々において上記基準フィルタにマッチングされる領域を識別し、
上記複数の第1歯イメージの各々において上記識別された領域を除去して、上記複数の前処理イメージの各々を生成するようにし、
上記基準ピクセル値は、上記複数の第1歯イメージで予め設定された特徴を識別するためのピクセル値である、請求項14に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
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