2022 Fiscal Year Research-status Report
Future prediction of children using medical images in pediatric dentistry
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21K12725
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
古々本 一馬 大阪大学, 歯学部附属病院, 特任助教(常勤) (00803107)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野崎 一徳 大阪大学, 歯学部附属病院, 准教授 (40379110)
大川 玲奈 大阪大学, 大学院歯学研究科, 准教授 (80437384)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 小児歯科 / 成長予測 / 人工知能 / 画像生成 / 敵対的生成ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度、小児が成長した後の口腔内写真およびパノラマエックス線写真を、敵対的生成ネットワークを用いて生成出来る可能性を示した。本年度は、より良い画質で画像生成を行うため、様々なモデルを検討した。データセットとして、35,254枚の口腔内写真および8,093枚のパノラマエックス線写真を用意した。成長予測を行うための敵対的生成ネットワークの候補として、PGGAN、StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN2-ada、StyleGAN3を比較し、口腔内写真およびパノラマエックス線写真の生成に最適なモデルおよびパラメータの検討を行った。生成画像の画質の評価には、GANの評価で一般的に用いられるFrechet Inception Distance(FID)を採用した。本年度で比較検討を行ったモデルおよびパラメータを採用することで、昨年度と比較してより良い画質で画像生成および成長予測を行うことが可能であると示された。
また、成長予測を行うに当たり、現在時点での画像の評価も必要と考えられる。しかし、小児の成長には個人差があるため、暦年齢で一律に評価を行うよりも歯年齢により評価を行う方が望ましいと考えられる。そこで、8,093枚のパノラマエックス線写真を用い、歯年齢を自動的に計算するモデルを作成し、小児歯科医による歯年齢の計算結果との比較評価を行った。その結果、作成した歯年齢計算モデルの誤差は臨床的に許容可能であると考えられる誤差で自動計算を行うことができた。歯年齢計算モデルに関する研究成果は英文校正および論文投稿を行っており、査読結果を待っている段階にある。
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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
昨年度中に口腔内写真およびパノラマエックス線写真が生成可能であることを明らかにし、論文が受理されている。本年度は、より良い画質で画像生成を行うためのモデルおよびパラメータ探索を行ったため、次年度には成長予測に関する研究成果をまとめて論文投稿を行うことが可能となる見込みである。また、歯年齢を求めるモデルに関する研究内容は既に英文校正および論文投稿を行っており、査読結果を待っている段階である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度で求めた最適なモデルおよびパラメータを用い、より良い画像生成を行う。また、本研究課題の成果をまとめ、小児歯科における成長予測システムに関する論文投稿を行う。
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| Causes of Carryover |
学会発表よりも論文投稿を優先したため、旅費の支出が想定を下回った。また、研究代表者が所属する大学から支援を受けることが出来たため、英文校正に関する支出が想定を下回った。以上の理由より、次年度使用額が生じた。翌年度の使用計画として、学会発表に関連する旅費および外国語論文投稿に関する出版費に充てたいと考えている。
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