2023 Fiscal Year Annual Research Report
Implimentation of dental identification using Post-mortem CT images
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19K10686
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
藤本 秀子 鳥取大学, 医学部, 特任准教授 (30722798)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野間 久史 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (70633486)
飯野 守男 鳥取大学, 医学部, 教授 (80362466)
野崎 一徳 大阪大学, 歯学部附属病院, 准教授 (40379110)
木村 かおり 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (80574011)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 歯槽骨画像 / 類似度 / 個人識別 / 自動鑑定 / 人工知能 / 死後画像 / 年齢推定 / 人類学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
個人識別法の一つである年齢推定の研究を引き続き行った。若年層のデータが不足していたので、鳥取大学医学部の死後CT画像データ５６画像（倫理審査承認データ）を加えた。提供された７９４パノラマ画像と３３４CT画像のうち、２３８パノラマ画像及び１４０CT画像を使用し、歯槽骨の経年変化を算出した。各年代同数で検討し、類似度計算は本研究で我々が開発し、満足のいく結果を得たIDOL法を使用した。シャピロウィルクテストやT検定などの統計解析を行い、経年変化を検討した。
さらに実際の個人識別の現況を考慮し、司法解剖に付された年齢既知の死後CT画像４２例を使用し、２３８パノラマ画像データとの類似度を算出して、プロクラステス距離が最小を示す年台の中央値を推定年齢とした。その結果、実年齢と２０歳以上の差を認めた例は全体の１２%であった。今回の歯槽骨を使用した年齢推定では、一定の評価が得られたと考えている。
人工知能の深層学習を使用したランドマークの自動検出では、２社の企業の協力を得ることができた。２０２４年３月末までに、良好な結果報告を受けており、研究の次の段階へ進めることが確認できている。
これらの内容は、２０２３年５月に国際法医放射線画像学会（ISFRI）で口演発表したほか、日本法医学会学術全国集会及び、法医画像勉強会や日本法科学技術学会などの国内学会でも口演発表し、鳥取大学では大学院セミナーでも講演を行った。
なお、本年５月には本研究内容の論文を投稿する予定である。
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