視覚特性の関数化による歯科疾患自動診断システムの開発

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 11671870
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 吉浦 一紀 九州大学, 歯学部, 助教授 (20210643)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 徳森 謙二 九州大学, 歯学部, 助手 (40253463) ; 田中 武昌 九州大学, 歯学部, 助手 (30163538) ; 豊福 不可依 九州大学, 医療技術短期大学部, 教授 (10117179) ; 河津 俊幸 九州大学, 歯学部, 助手 (20294960)
• Keywords: 自動診断 / 歯科用デジタル画像 / 診断能 / 検出能

Research Abstract

歯科用デジタル画像を用いた齲蝕の診断能については、フィルムと同等であるという報告が多いが、これは、デジタル画像より十分な情報を取り出していないことに起因すると考えられる。本研究では、平均的な観察者の視覚特性を関数化することにより、デジタル画像から最大の情報を取り出すための手法を確立し、またそれを利用して疾患の診断を半自動化するシステムを構築することを目的とし、本年度については、以下の検討を行った。
1.観察者のう蝕診断能およびその特性の評価
平均的な観察者の視覚特性を関数化するために、抜去歯27本(隣接面う蝕22面を含む54隣接面)を用い、7名の観察者により隣接面う蝕の診断能を評価した。3種類の歯科用デジタル画像診断システムおよびEktaspeed plus標準型フィルムを用い、低線量から高線量へと照射線量を変化させて抜去歯の撮影を行った。また、画像の観察に際しては、画像処理を加えない標準画像と輝度やコントラストを任意に変化させた処理画像の2種類を評価した。その結果、フィルムに比較してデジタル画像診断システムは照射線量の変化が診断能に強く影響し、最大の診断能を得るためには至適照射線量による撮影が必要であることがわかった。また、画像処理の有無は診断能にほとんど影響を与えないことも確認された。フィルムおよび各種デジタルシステムの診断能には統計学的有意差を認めなかった。
2.う蝕歯の画素値特性の分析とう蝕診断アルゴリズムの試作
上記の結果より、う蝕の診断には検出器により記録されたX線コントラストが最重要であり、画像処理の効果はきわめてわずかであると考えられた。この結果を利用して、隣接面う蝕の好発部位の画素値分布を解析し、その結果に基づきう蝕の有無を判定するアルゴリズムを試作した。現在最大の診断能を得るための解析条件を検討中であり、それが完成すれば、1.で得られた観察者の診断能と本研究により開発されたアルゴリズムによる診断能とを比較し、その臨床応用についても検討を加える。