Development of a highly accurate maxillofacial growth prediction system using artificial intelligence (AI) adversarial generative networks

• Project/Area Number: 24K13175
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57070:Developmental dentistry-related
• Research Institution: Nagasaki University
• Principal Investigator: 古賀 義之 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 客員研究員 (50175329)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小牧 博也 長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (20947866) ; 吉田 教明 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 教授 (40230750) ; 濱中 僚 長崎大学, 病院(歯学系), 講師 (70805986)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 人工知能 / 敵対的生成ネットワーク / 成長予測 / セファログラム / ディープラーニング

Outline of Research at the Start

矯正臨床において、顎顔面の成長量の予測は重要な課題の一つである。顎顔面の成長量を正確に予測することができれば、早期介入の是非を適確に判断でき、不要な治療を避けることが可能となるため、臨床上極めて有用である。しかしながら、個々の患者の成長量や成長方向を正確に予測する事は未だ困難とされている。本研究では、近年急速に発展している敵対的生成ネットワークを応用することで、定量化可能な高画質の予測画像を生成し、高精度の顎顔面の成長予測システムを開発する。