Implementation of AI-Based Image Synthesis for Metal Artifact Reduction in Dental CT Imaging

• Project/Area Number: 25K13148
• 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: Kyushu University
• Principal Investigator: 古橋 寛子 九州大学, 医学研究院, 助教 (40816774)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 新岡 宏彦 九州大学, データ駆動イノベーション推進本部, 教授 (70552074) ; 筑井 徹 九州大学, 歯学研究院, 教授 (10295090) ; 岡村 和俊 九州大学, 大学病院, 講師 (20346802) ; 中島 直樹 九州大学, 医学研究院, 教授 (60325529)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 口腔CT / 口腔MR / 金属アーチファクト低減 / 画像生成AI

Outline of Research at the Start

口腔領域のCT画像診断では、歯科補綴物などによる金属アーチファクトが画質を著しく損ない、診断を困難にすることが多い。従来はアーチファクトをCT画像から除去・補正する手法が主流であったが、本研究では同一部位のMR画像をもとに、アーチファクトのない仮想CT画像を生成するという新たなアプローチを試みる。CT・MR検査が豊富に行われている本邦の特性を活かし、日常臨床で蓄積された大量の画像データを用いてAIモデルの構築をめざす。本手法が実用化されれば、金属アーチファクトの低減のみならず、放射線被曝の抑制や医療アクセス格差の是正にも貢献すると期待される。