Deployment of Dental Image Integration Models Using Deep Learning

• Project/Area Number: 25K15961
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 村山 長 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (60219946)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩本 優子 広島大学, 医系科学研究科(歯), 助教 (00748923) ; 柿本 直也 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (50324794) ; 峯 裕一 広島大学, 医系科学研究科(歯), 講師 (60605989) ; 岡崎 昌太 札幌市立大学, その他部局等, 助教 (01016775)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 深層学習 / 歯科医用画像

Outline of Research at the Start

歯科医療においては、正確な診断のために複数の画像情報を取得する必要がある。しかし、MRI等の高額な装置は一般的な歯科医院への設置が難しく、使用可能なモダリティは地域や国によって大きく異なる。本研究では、このような状況下でも質の高い歯科診断を提供できるよう、深層学習を用いて複数の歯科用画像情報をパノラマエックス線画像に統合した歯科医用画像統合モデルを構築する。パノラマエックス線画像撮影装置は、ほぼすべての歯科医院に設置されているイメージング装置であり、設備の制約があっても、専門医レベルの診断が可能な支援システムを実現し、歯科医療の地域格差の解消と均てん化を目指す。