研究課題/領域番号 |
17K17113
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研究種目 |
若手研究(B)
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配分区分 | 基金 |
研究分野 |
病態科学系歯学・歯科放射線学
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研究機関 | 朝日大学 |
研究代表者 |
西山 航 朝日大学, 歯学部, 助教 (80631613)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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キーワード | 人工知能 / 歯式自動分類 / 歯科X線撮影 / パノラマX線画像 / 歯科X線撮影 / パノラマX線画像 / Deep Learning / 身元確認 / 自動診断 |
研究成果の概要 |
東日本大震災では多数の身元不明者が発生し、個人特定には歯科情報が大きな役割を果たした。歯科情報の照合は自動化されたが、身元不明遺体から歯科情報を採取するには多くの人員が必要であった。歯科情報を歯科領域の一般的な撮影であるパノラマエックス線写真から自動的に抽出するために人工知能"Deep Learning"を用いたアルゴリズムの開発を行った。画像から①単一歯牙の検出、②歯式自動分類、③歯牙状態分類の3つのアルゴリズムを開発した。①単一歯牙の検出では感度96.4%、②歯式自動分類では精度93.2%、③歯牙状態分類では感度98.0%とと高い性能を示し、歯科情報自動抽出の可能性が示唆された。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
パノラマから歯科情報を自動抽出が可能となれば緊急時に必要となる医療資源の削減につながり、照合を早期に行なうことにより経時的な遺体の劣化による個人特定のための情報消失も防ぐことができる。また医療施設のパノラマX線撮影装置に自動抽出システムを採用することにより平時の恒常的な歯科情報蓄積が可能となり、身元不明遺体の生前情報の採取が容易になる。
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