메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Seongyoun Woo (Yonsei University) Sanghun Lee (Yonsei University) JoonWoo Lee (Dio Implant) Chulhee Lee (Yonsei University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
356 - 363 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Tooth segmentation of cone-beam computed tomography (CBCT) images is an essential procedure in many clinical applications, such as implant surgery or endodontic treatment. This paper presents an efficient tooth segmentation method based on CNN and prior knowledge. A CNN model with a significantly reduced number of parameters was proposed. To enhance the performance, a pseudo labeling method was also proposed to generate annotations automatically by using trained CNNs. During the test phase, regions of interest (ROI) were extracted based on prior knowledge of the CBCT images to enhance the efficiency by applying the CNN only to these ROIs. The proposed method produced similar performance to existing CNN-based methods with a significantly reduced number of parameters.

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. METHODOLOGY
Ⅲ. EXPERIMENTS
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0