2023 Fiscal Year Research-status Report
Development of a novel method to quantify and analyze cephalogram using AI
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20K18788
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
濱中 僚 長崎大学, 病院(歯学系), 講師 (70805986)
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| Project Period (FY) |
2021-11-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 人工知能 / セファロ分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は人工知能(AI)技術を応用することで、頭部X線規格写真（セファログラム）の革新的な分析方法を開発することである。矯正臨床においてセファログラム(頭部を側方から撮影したエックス線写真）は顎顔面の骨格形態の分析のため古くから用いられており、セファログラム上の識別しやすい計測点をプロットして距離や角度を計測するという分析の手法は、1948年にDowns法が発表されてから80年以上大きく変わっていない。しかし、従来の分析では計測点の位置が同じ症例は、計測点に含まれない部分の形態が異なっていたとしても同じ分析結果となってしまう。本研究では人工知能技術を応用することで、セファロ画像から顎顔面形態を表現する変数の値を直接抽出し、計測点を用いない新たな分析方法を提案する。
本年度はニューラルネットを用いて側貌のX線画像から年齢を予測させることで、人工知能が顎顔面の成長に関する因子を画像から抽出できることを確認した。これには従来の人力での成長予測で用いられる部位以外も利用されており、人工知能を用いることで新たな評価方法を開発できる可能性が示唆された。また、敵対的生成ネットワークを用いることで側貌のX線画像を人工的に生成できることを確認した。つまり、顎顔面形態を表現する変数から、X線画像への変換を行うモデルを得ることができた。今後、このモデルを使用してGAN inversionにより実際のX線画像から画像を特徴づけるベクトルを抽出することを目指している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の核はセファロ画像を生成する潜在変数を推定することであるが、本年度の研究により潜在変数からセファロ画像を生成可能であることが確認できたため、おおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
敵対的生成ネットワークを用いて正規分布する潜在変数から人工的なセファロを生成することができたため、次の段階ではGAN inversionを用いて実際のセファロ画像を潜在変数表現へと変換し、これを用いて年齢やセファロ分析値の予測が可能かどうか検証する予定である。
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| Causes of Carryover |
AIの訓練用ワークステーションに自作機を使用しているため、メインテナンスのためのパーツ交換を想定していたが、幸い大きなトラブルなく使用することができた。
開発に用いているモバイルワークステーションが不調で、かつGPUのメモリが不足しているため次年度に更新予定である。また、AIによるCTのセグメンテーションサービスを利用してCT画像からセファロ画像を生成して学習に用いることが出来ないか検討するため、そのようなサービスへの支払いも検討している。
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