| 研究課題/領域番号 |
19K10347
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 朝日大学 |
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研究代表者 |
勝又 明敏 朝日大学, 歯学部, 教授 (30195143)
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| 研究分担者 |
藤田 廣志 岐阜大学, 工学部, 特任教授・名誉教授 (10124033)
原 武史 岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285)
飯田 幸弘 朝日大学, 歯学部, 講師 (60350873)
村松 千左子 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (80509422)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019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 / パノラマＸ線画像 / ディープラーニング / プロファイリング / パノラマX線画像 / 自動認識 / 画像診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
パノラマX線画像には患者の歯、顎顔面、および全身の健康状態に関する多くの情報が内包されている。本研究の第一段階では、匿名化処理を施した多数症例のパノラマ画像を収集し、歯科医師が成長発育と加齢、解剖形態の特徴や大きさ、疾病の有無と程度、全身疾患に関連する画像所見などのカテゴリーごとにクラス分類し、症例（患者）の健康状態に関するプロファイルを取得する。続いて、プロファイル取得済みパノラマ画像のデータベースを教師とし、人工知能の画像認識によりパノラマ画像を自動的にプロファイリング（推理・分析）するシステムを確立する。さらにパノラマ画像による顎顔面の健康プロファイリングの臨床応用を検討する。
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| 研究成果の概要 |
AIを用いたパノラマ画像のプロファイリングを検討した。1000人の画像を，年齢，性別，歯列の状態，現在歯数，埋伏智歯，インプラント，および補綴治療の状態の7つの特徴により分類し，深層学習を用いて分類実験をおこなった。その結果，歯列および補綴治療の状態は，それぞれ93.5％および90.5％の分類精度を示した。歯数とインプラントの状態は両方とも89.5％の分類精度を示した。埋伏智歯は69.0％の，年齢と性別は，それぞれ56.0％と75.5％の分類精度を示した。
また，パノラマ画像上の個々の歯について、歯の種類の識別および歯冠・歯根の状態の識別をおこなった結果，どちらも95%以上の精度が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
パノラマ画像には，歯と顎骨の病変に加えて骨粗鬆症や頸動脈石灰化などの全身疾患に関連する診断情報も内包されている。しかし，歯科の画像診断に携わる専門医は全国で200名程しかおらず，専門医が診断に携われるパノラマ画像は全国で撮影される件数の約３％にすぎない。人工知能の適切な応用によりパノラマ画像全体で異常の有無や程度を判別し，症例の口腔の状態を自動的にプロファイリング（推理・分析）するシステムを確立することは歯科医療において有用性が高いと考える。提案されたパノラマ画像プロファイリング方法は，AIによる疾患の自動検出／診断を適用する前処理としても役立つ可能性がある。
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