口内法X線撮影における撮影線量の最適化に向けた自動画像解析法の開発

• Project/Area Number: 24K20034
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
• Research Institution: Kobe Tokiwa University
• Principal Investigator: 宝部 真也 神戸常盤大学, 保健科学部, 助教 (30726170)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 口内法X線撮影 / 診断参考レベル / imaging plate / 画質評価 / 人工知能

Outline of Research at the Start

医療被ばくの線量指標を示した診断参考レベルの公表により、医療被ばくに関して厳格な管理が求められるようになった。口内法X線撮影は、施設により撮影線量が大きく異なっていることが問題となっており、撮影線量の最適化は重要な課題であるが、非常に多くの労力が必要である。そこで本研究では、画像を自動解析する人工知能 (artificial intelligence: AI)を開発し、観察評価や手動による画像情報の解析を必要とせずに、容易に最適な口内法X線撮影の撮影条件を決定できるシステムを構築する。