ニューラルネットワークを用いた歯原性良性腫瘍と嚢胞の画像診断(一般講演2)
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概要
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Aim of this study is to consider the accuracy in differentiating between benign odontogenic tumor (ameloblastoma) and cyst (odontogenic keratocyst) on CT image using neural network. In order to determine the weights and the biases of our neural network system, 53 cases (29 ameloblastomas, and 24 odontogenic keratocysts) were used for the learning mode. Another 20 cases (6 ameloblastomas, and 14 odontogenic keratocysts) were evaluated for determining the accuracy in the test mode. The result showed that the diagnostic accuracy was 85 %. It was suggested that the neural network is useful for differentiating these lesions.
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
- 1998-11-07
著者
-
河津 俊幸
九州大学歯学部歯科放射線学教室
-
神田 重信
九州大学歯学部歯科放射線学教室
-
河津 俊幸
九州大学病院口腔総合診療部口腔画像診断科
-
田中 武昌
九州大学歯学部附属病院歯科放射線科
-
田中 武昌
九州大学大学院歯学研究院口腔顎顔面病態学講座口腔画像情報学分野
-
田中 武昌
九州大学歯学部歯科放射線学教室
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