| Project/Area Number |
20K10250
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 57080:Social dentistry-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
岡村 和俊 九州大学, 大学病院, 講師 (20346802)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉浦 一紀 九州大学, 歯学研究院, 教授 (20210643)
山本 貴弘 福岡工業大学, 情報工学部, 講師 (20341464)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 口内法撮影 / 撮影実習 / 口内法X線撮影 / 自動評価 / 口内法X線撮影実習 / 口内法撮影実習 / 口内法エックス線 / 画像評価 |
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| Outline of Research at the Start |
歯学部学生の治療技術評価に際し、3 次元的な位置関係を投影したエックス線撮影の評価は定量的な評価が難しい。本研究ではArtificial Intelligence (AI)を用い、歯学部学生を対象とした口内法エックス線撮影自動評価システムを構築する。数値的な評価は学生も受け入れやすく、撮影技能の向上につながることが期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
X線撮影用模型を対象とした学生による口内法撮影実習評価の自動化を目的とする研究であり、撮影用模型の右側上顎大臼歯を評価対象とし、種々の撮影設定条件（中心線位置の違い、IPの上下的位置の違い、水平的角度・垂直的角度の違いなど）下での撮影をさらに追加し、画像回転によりデータ拡張を行った。
評価分類アルゴリズムにYOLACTを用いて、注目する歯の領域を抽出し、その領域に対して２値化などの画像処理を適用して特徴を抽出することにより、撮影結果を自動評価するシステムとした。中心線位置などはYOLACTによる歯の領域抽出と基本的な画像の特徴抽出処理の併用による効果が出ていたが、IP上下、水平的位置などは精度が低くなった。その要因として学習データの領域指定時の影響があることと、5段階に分けているものなどは、定量的な分け方をしていないことが考えられるため、今回の検出をフィードバックして分類自体を定量化したものとすれば、本来の目的である公正な評価につながるのではないかと考えられた。ただ、学習データ量が少ないのは否めないため、さらにデータを取得するとともに、昨年来考えている幾何学的変換等を用いて拡張できないかを検討する必要がある。
同時に、実用化に向けたアプリケーションも検討中であり、都度ハードウェアのセッティング必要で、あくまでも現状の認識・評価精度がベースではあるが、プロトタイプを作成した。より汎用性のあるものに発展させたいと考えている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
解析対象となる画像の取得が滞っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
元々の評価自体が定量的でないことが新たな問題として出てきたため、抽出されたデータから再度分類し直すことを検討したい。
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