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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 440 - 446 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2023.72.3.440
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In this paper, we proposed a new UNet model to segment teeth from dental CBCT data for orthodontic treatment. The proposed model uses both the inter-connection and intra-connection proposed by UNet3+ and the nested convolution block proposed by UNet++ in order to utilize the skip connection structure designed to improve performance in the existing UNet series of models. Also, in order to reduce the number of parameters to be learned, the convolution operation is used once or twice in the convolution block. For performance improvement, deep supervision was used for learning on a total of 8 nodes. The proposed layered UNet model shows better segmentation results than the existing UNet3+ and has excellent accuracy even though a small number of image data is used for learning. As a result of the simulation, the proposed layered UNet model using two convolution operations was the best with loss function values of 0.92, 0.85, and 0.79 for training, validation, and test data.
목차
Abstract
1. 서론
2. 레이어(Layered) UNet
3. 학습용 치아 이미지 데이터셋과 손실함수
4. 시뮬레이션 결과
5. 결론
References
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