口腔内スキャナを活用した人工知能によるデンタルチャート自動作成システムの開発

• Project/Area Number: 23K16284
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 衛藤 希 九州大学, 医学研究院, 助教 (40961933)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 歯科法医学 / 個人識別 / 口腔内スキャナ / 災害歯科学 / 人工知能

Outline of Research at the Start

近年本邦では未曽有の大規模災害が多発している。犠牲者の個人識別は大きな社会的意義をもち、歯科所見による個人識別は歯科医師業務の一つであるが、現在までに大規模災害時に有効な歯科所見採取法および歯科的個人識別法は確立していない。本研究では、平時の個人識別とは異なる災害時において、迅速かつ簡便に行なえる歯科所見採取法として口腔内スキャナを活用しその有効性について検討する。また、その情報から人工知能を活用してデンタルチャートを自動作成し歯科的個人識別を行なうシステムを構築する。

Outline of Annual Research Achievements

近年、未曽有の大規模災害が多発している。災害の犠牲者の個人識別は大きな社会的意味を持つが、現在までに大規模災害時における歯科的個人識別法に関する研究は少数である。
本研究は、大規模災害時の歯科的個人識別に有効な歯科所見採取法を確立し、その情報に基づいた歯科的個人識別システムを構築することを目的としている。具体的には、災害時に迅速かつ簡便に行える歯科所見採取法として口腔内スキャナを活用し、その情報から人工知能を使用してデンタルチャートを自動作成するシステム構築を目指している。
デンタルチャートの作成のためには、①「どんな治療が」、②「どの歯に」されているかの情報が必要である。2023年度は、①「どんな治療が」について、画像から治療痕を推定するアルゴリズム作成を目標とした。そのための深層学習に必要な口腔内写真および口腔内スキャナ画像の収集を行なった。またそれら画像について、深層学習のための前処理として、画像編集を行なった。また、より有効な画像編集の方法の探索、深層学習モデルの探索、パラメーターの探索、画像データ数の探索を行なった。
研究内容については、定期的に医用画像専門の工学者とのミーティングを行ない、進捗状況の報告や問題点に関する議論を実施した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

課題開始時の予定としては、2023年度に歯科治療痕について分類するアルゴリズムを構築させる予定であった。しかしながら、目標とする深層学習の精度に達するための条件の探索に時間を要した。また、現段階で結果が出ている治療痕の種類に加え、さらに治療痕の種類を追加することとしたため、追加での深層学習が必要となった。

Strategy for Future Research Activity

2024年度は、精度向上のために、深層学習に使用する画像データ（口腔内写真、口腔内スキャナ画像）の収集を継続し学習データを追加していく予定である。また、新たな治療痕に関する深層学習を行ない、治療痕分類のためのアルゴリズム構築を目指す。
並行して、「どの歯に」にあたる、歯種を分類するアルゴリズム構築のための深層学習を進めていく予定である。
研究内容については医用画像専門の工学者とのミーティングを継続していくこととする。