Improvement of periodontal tissue judgment with the compound eyes imaging system using deep learning

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K05369
• Research Institution: Osaka Dental University
• Principal Investigator: 緒方 智壽子 大阪歯科大学, 歯学部, 助教 (60288777)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 谷田 純 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (00183070)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 歯周組織 / TOMBO / 歯肉厚 / 複眼システム / 人工知能 / 歯周治療

Outline of Annual Research Achievements

この数年、ディープラーニング（深層学習）の進展により、画像認識等パターン処理では人間を上回るレベルの認識精度が達成されつつあり、それをきっかけに人工知能のさまざまな分野への応用が爆発的に進んでいる。本研究がめざす歯科分野においても、人工知能は大きな可能性を秘めており、その有効な活用法を探索することは学術的にも重要な意義を持っている。
そこで、本研究では、複眼撮像システムにおける人工知能活用による新たな歯周治療の可能性を見出すことを研究課題とし、画像計測技術と人工知能の融合が歯科分野における革新的な進展をもたらしうるかについて答えを求めていく。少ない臨床データから効率的な学習を行うため、歯科専門知識に基づいた歯肉・歯の数値モデルを構築する。開発モデルでのコンピュータシミュレーションにより学習用データセット生成し、高性能な深層学習モデルほど多数の臨床データを必要とする深層学習における重要課題の解決をめざす。
本研究は、歯周治療の高精度化をめざして、近赤外複眼撮像システムを作製し、人工知能との融合による新たな歯周計測技術の開発を目的とする。複眼撮像システムTOMBOをベースにして、3次元形状計測、分光情報計測、立体表示用画像取得、アクティブ計測用パターン投影などの機能を集積化し、さらに人工知能を活用した推定機構を導入し、臨床利用に適したシステムを構築し、歯周治療臨床での判定精度を高め、治療指針への還元をめざす。
本年度は、分光画像計測と機械学習に基づく歯肉厚推定に関する研究を進めた。歯周組織モデルに対して光伝搬モンテカルロシミュレーションを適用し、構造化照明光の空間周波数と波長に対する表面反射率を求めた。その上で、マルチスペクトルTOMBOによる波長応答とCTによる実測歯肉厚を教師データとして、分光画像による歯肉厚推定モデルを構築した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度は、分光画像計測と機械学習に基づく歯肉厚推定に関する研究を進めた。生体組織は散乱体であるため、通常の手法では光を用いた歯肉厚計測は困難である。そこで、歯周組織モデルに対して光伝搬モンテカルロシミュレーションを適用し、構造化照明光の空間周波数と波長に対する表面反射率を求めた。その上で、マルチスペクトルTOMBOによる波長応答とCTによる実測歯肉厚を教師データとして、分光画像による歯肉厚推定モデルを構築した。決定木とニューラルネットワークによる回帰を実施し、検討手法の有効性を確認した。

Strategy for Future Research Activity

今後、得られた実験データに対する追試により同手法の特性を評価するとともに、ブラックシリコン使用により近赤外感度を高めたCMOSイメージセンサを利用した、近赤外線2波長複眼カメラの歯肉厚計測への適用を進める。

Causes of Carryover

理由　新型コロナ蔓延に伴う移動制限により、実験装置を使用した研究を進めることが難しく、計測方式の再検討を行なったため。
使用計画　一部の部品購入を次年度に繰越、当該部品の購入のために使用する。