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Future prediction of children using medical images in pediatric dentistry

Research Project

Project/Area Number 21K12725
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 90130:Medical systems-related
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

Kokomoto Kazuma  大阪大学, 歯学部附属病院, 特任助教(常勤) (00803107)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 野崎 一徳  大阪大学, 歯学部附属病院, 准教授 (40379110)
大川 玲奈  大阪大学, 大学院歯学研究科, 准教授 (80437384)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords小児歯科 / 成長予測 / 人工知能 / 敵対的生成ネットワーク / 画像生成 / 深層学習 / 成長
Outline of Research at the Start

小児歯科ではパノラマエックス線写真や口腔内写真の撮影が行われ、子どもの成長に応じた治療計画を立てる際に用いられている。子どもの成長により将来生じる事象を予測しながら歯科治療を行う必要があり、将来予測には専門的な知識を要する一方、専門医の数は不足しており、現状では一般歯科医が多くの小児の歯科治療を行っている。そのため、現在の状態から将来口腔内に生じる事象を予測するといった小児歯科の知見を広く普及させる必要がある。本研究では、小児のパノラマエックス線写真および口腔内写真の成長による変化をAIにより予測し、子どもの未来の医療画像を生成し、小児の歯科治療する際の支援を行うシステムの構築を目指す。

Outline of Final Research Achievements

First, by combining Scaled-YOLOv4 and EfficientNet V2-M, we successfully detected tooth germs and identified their developmental stages from panoramic radiographs, thus achieving automated dental age calculation. Next, using PGGAN for intraoral image generation, we found that the generated images with resolutions of 512×512 pixels or lower were of such high quality that it was difficult to distinguish them from real images. We explored the properties of the latent space and demonstrated smooth transitions in the generation of images representing the primary, mixed and permanent dentition stages. Finally, by using StyleGAN-XL for growth prediction based on real images, we were able to smoothly reproduce the development process from primary to permanent teeth, suggesting its potential usefulness in predicting tooth development stages and eruption.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の成果から、小児歯科診療における診断と治療計画の精度および効率をAIによって大幅に向上させられる可能性が示された。これらのAIにより、専門医の少ない地域や一般の歯科医師でも高品質な小児歯科診療が提供できるようになると考えられる。また、歯科領域における画像生成はほとんど研究されていなかったため、当該領域の可能性を広げるとともに、医療での活用法についても新たな知見も得ることができ、他の医療分野への応用も期待される。

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2024 2023 2021

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 3 results)

  • [Journal Article] Automatic dental age calculation from panoramic radiographs using deep learning: a two-stage approach with object detection and image classification2024

    • Author(s)
      Kokomoto Kazuma、Kariya Rina、Muranaka Aya、Okawa Rena、Nakano Kazuhiko、Nozaki Kazunori
    • Journal Title

      BMC Oral Health

      Volume: 24 Issue: 1 Pages: 143-143

    • DOI

      10.1186/s12903-024-03928-0

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Intraoral image generation by progressive growing of generative adversarial network and evaluation of generated image quality by dentists2021

    • Author(s)
      Kokomoto Kazuma、Okawa Rena、Nakano Kazuhiko、Nozaki Kazunori
    • Journal Title

      Scientific Reports

      Volume: 11 Issue: 1

    • DOI

      10.1038/s41598-021-98043-3

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Panoramic Radiograph Generation and Image Reconstruction from Latent Vectors Using a Generative Adversarial Network2023

    • Author(s)
      Kazuma Kokomoto, Rena Okawa, Kazuhiko Nakano, Kazunori Nozaki
    • Organizer
      MedInfo 2023 the 19th World Congress on Medical and Health Informatics
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Improving dentistry through AI: advancing patient care and supporting dental professionals2023

    • Author(s)
      Kazuma Kokomoto
    • Organizer
      Korean Academy of Pediatric Dentistry 2023 Conference
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] パノラマエックス線画像とAIを用いた歯年齢自動計算システムの構築2023

    • Author(s)
      古々本一馬, 苅谷里奈, 村中綾, 大川玲奈, 仲野和彦
    • Organizer
      第61回日本小児歯科学会大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] GANよる歯科画像生成および疑似データとしての活用に関する研究2023

    • Author(s)
      古々本一馬
    • Organizer
      大阪大学先導的学際研究機構 DX社会研究部門シンポジウム
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 歯科パノラマエックス線写真の画像生成深層学習を用いた小児の成長予測2021

    • Author(s)
      古々本一馬,大川玲奈,仲野和彦,野﨑一徳
    • Organizer
      第25回日本医療情報学会春季学術大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 深層学習の歯科画像への応用2021

    • Author(s)
      古々本一馬
    • Organizer
      日本医用画像情報専門技師会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 画像生成深層学習を用いた小児の成長予測モデルの可能性2021

    • Author(s)
      古々本一馬
    • Organizer
      第5回ソーシャル・スマートデンタルホスピタル シンポジウム
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Invited

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Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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