Development of an automatic implant identification system using pattern recognition technology

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K09993
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57040:Regenerative dentistry and dental engineering-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Wakabayashi Kazumichi 大阪大学, 歯学部附属病院, 助教 (50432547)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中村 隆志 大手前短期大学, ライフデザイン総合学科, 教授 (20198211) ; 中野 環 大阪大学, 大学院歯学研究科, 助教 (40379079)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: インプラント / 自動認識 / AI

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study was to Development of an automatic implant identification system using pattern recognition technology, and a new method using STL data of implants was devised. For each of the three implant systems, 22,896 artificial X-ray images, a total of 68,688 images were generated. And the training dataset (n=61,819, 90%) were used for training on Google Inception v3. After collecting 295 actual X-ray images of patients, the AI and three dentists identified implants. As a result, the identification accuracies of three dentists were higher than that of AI, but the identification time of AI was much higher than those of dentists. It was suggested that this method may provide a new solution to the problem of collecting X-ray images in deep learning.

Free Research Field

歯科補綴学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

新たなインプラント体が日々開発され患者に用いられているが、メーカの違いのみならず、同一メーカーにおいても、その種類、構造は多岐にわたっている。さらには，インプラントの追加埋入や再治療が必要となった際、患者から埋入されているインプラント体の情報を引き出すことが困難となっている状況にも遭遇する。そのため、より簡便かつスピーディーにインプラント体を識別可能なシステムの開発は、喫緊の課題である。
本研究で開発したシステムは、インプラント体のSTLデータから人工的に生成したデンタルエックス線画像を利用することで、深層学習において問題となる学習データの収集に対し、新たな解決方法となる可能性が示唆された。