Preliminary profiling of patient's dental status based on panoramic radiograph images

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K10347
• 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: Asahi University
• Principal Investigator: Katsumata Akitoshi 朝日大学, 歯学部, 教授 (30195143)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤田 廣志 岐阜大学, 工学部, 特任教授・名誉教授 (10124033) ; 原 武史 岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285) ; 飯田 幸弘 朝日大学, 歯学部, 講師 (60350873) ; 村松 千左子 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (80509422)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 人工知能 / パノラマＸ線画像 / ディープラーニング / プロファイリング

Outline of Final Research Achievements

This study explored the feasibility of using AI for profiling of panoramic radiographs. Panoramic radiographs of 1000 patients were used. Patients were categorized using seven dental or physical characteristics: age, gender, mixed or permanent dentition, number of presenting teeth, impacted wisdom tooth status, implant status, and prosthetic treatment status. Classification experiments were performed using deep learning.
Dentition and prosthetic treatment status exhibited classification accuracies of 93.5% and 90.5%, respectively. Tooth number and implant status both exhibited 89.5% classification accuracy; impacted wisdom tooth status exhibited 69.0% classification accuracy. Age and gender exhibited classification accuracies of 56.0% and 75.5%, respectively. In addition, over 95.0% of accuracy was yielded, in the identification of each tooth.

Free Research Field

歯科放射線学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

パノラマ画像には，歯と顎骨の病変に加えて骨粗鬆症や頸動脈石灰化などの全身疾患に関連する診断情報も内包されている。しかし，歯科の画像診断に携わる専門医は全国で200名程しかおらず，専門医が診断に携われるパノラマ画像は全国で撮影される件数の約３％にすぎない。人工知能の適切な応用によりパノラマ画像全体で異常の有無や程度を判別し，症例の口腔の状態を自動的にプロファイリング（推理・分析）するシステムを確立することは歯科医療において有用性が高いと考える。提案されたパノラマ画像プロファイリング方法は，AIによる疾患の自動検出／診断を適用する前処理としても役立つ可能性がある。