人工知能を用いた唾液腺疾患の自動診断：多施設共同研究

• Project/Area Number: 24K13166
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
• Research Institution: Aichi Gakuin University
• Principal Investigator: 木瀬 祥貴 愛知学院大学, 歯学部, 講師 (30513197)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 有地 榮一郎 愛知学院大学, 歯学部, 教授 (00150459) ; 野澤 道仁 大阪歯科大学, 歯学部, 助教 (20750607) ; 清水 真弓 (吉野真弓) 九州大学, 大学病院, 講師 (50253464) ; 有地 淑子 大阪歯科大学, 歯学部, 教授 (60232063) ; 西山 航 朝日大学, 歯学部, 講師 (80631613)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: Deep learning / 唾液腺疾患

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、人工知能に多施設共同研究により集められた様々な唾液腺疾患の超音波画像を学習させ、それぞれの病変を識別・診断できる学習モデル（人工知能）を作成することである。
最初の1、2年で唾液腺（耳下腺・顎下腺）に発症する代表的な疾患の超音波画像データを各共同研究施設のデータベースから収集し、それらを自動診断する学習モデルを作成する。2年目以降は、上記で作成した学習モデルを各共同研究施設に転送し、新たに撮像された病変画像を順次追加学習させ、精度の向上を試みる。さらに、海外の協力施設（オスロ大学・延世大学）からデータを提供してもらい、人種による影響を調査する。