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저자정보
Darlis HERUMURTI (ITS) Agus Z ARIFIN (ITS) Rully SULAEMAN (ITS) Akira ASANO (Hiroshima University) Akira TAGUCHI (Matsumoto Dental University) Takashi NAKAMOTO (Hiroshima University Hospital) Keiichi UCHIMURA (Kumamoto University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 기타 간행물 Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV) 2010
발행연도
2010.2
수록면
89 - 95 (7page)

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Osteoporotic is a health burden worldwide, resulting in reduction of physical activity, increased risk of mortality, and incremental medical cost. Mandibular trabecular patterns analyzed on dental panoramic radiographs have been widely studied for identifying postmenopausal women with low skeletal bone mineral density (BMD). In this paper we proposed a new method for detecting osteoporosis using Weighted Fuzzy ARTMAP from the features measured in dental panoramic radiographs. The method developed an activation match function by integrating Simplified fuzzy ARTMAP and symmetric Fuzzy ART. Fourier method and segmentation processing were applied for obtaining features of a radiograph in frequency and spatial domain. We also introduced an additional weighted parameter based on pheromone to distinguish clusters based on the amount of its member. The experimental results for osteoporosis detection show that the new method achieved accuracy of 87.88%, sensitivity of 93.33%, and specificity of 83.33%.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Global System Description
3. Data
4. Features Extraction
5. JSEG Segmentation
6. ART and ARTMAP Learning
7. S-Fuzzy ART
8. Weighted Fuzzy ARTMAP
9. Experimental Results
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