| 研究課題/領域番号 |
19K10686
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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58040:法医学関連
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
藤本 秀子 鳥取大学, 医学部, 特任准教授 (30722798)
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| 研究分担者 |
野間 久史 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (70633486)
飯野 守男 鳥取大学, 医学部, 教授 (80362466)
野崎 一徳 大阪大学, 歯学部附属病院, 准教授 (40379110)
木村 かおり 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (80574011)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 個人識別 / 歯槽骨画像 / 死後CT画像 / 生前パノラマX線画像 / プロクラステス解析 / ランドマーク法 / 人工知能 / 人類学 / 類似度 / 自動鑑定 / 死後画像 / 年齢推定 / 生前画像 / 歯周疾患 / 金属アーチファクト低減ソフト / 歯科自動鑑定 / 画像認識 / 歯科パノラマ画像 / 照合システム / 行方不明者捜索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究のIDOL法は、生前の歯科パノラマX線画像と、死後のCT画像を用いた個人識別法で、AI(人工知能）を使用した自動画像描出を活用し、個人の座標データを用いて、算出する研究である。本法は、多くの対照資料の中から同一人と思われる候補者を全体の数％にまで絞り込むことができ、また、１対１での照合率も算定できる。
本法の実装により、身元確認作業の人件費が削減でき、国際社会で運用可能な汎用性と再現性のある個人識別法を標準化することが可能となる。具体的には、大規模災害時、又は平時の行方不明者捜索を対象とする。将来、Jaw Fingerprintingという新しい概念の一歩となることが期待できる。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、歯の形態や排列などの先天的個性と感染の影響による後天的個性を発現する歯槽骨に焦点を当てた研究である。研究材料は、近年の死後画像の普及を生かし、現場に即した条件で画像データを収集した。歯槽骨形態を定量化するために、特徴点を決定し、対象画像と比較対照画像間で類似度を算出し、客観的な個人識別を目指した。また人工知能を取り入れたアプリケーションを作成し、実装を試みた。またこれらのデータから、経年変化を検討し、年齢推定に結び付くヒントを引き出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義は、歯槽骨による個人識別法を数値で評価したことである。このことは法医学のみならず、人類学にも貢献している。次に画像使用により、死後変化の大きい死体からも情報を獲得し、個人識別に生かしたことである。さらに、人工知能を使用して死後画像を検討したことにも意義がある。
社会的意義は、歯科治療痕以外の顎口腔部位の個性のある情報を生かした個人識別方法を実装したことは、歯科医師への負担軽減や人件費削減の可能性につながった。国際刑事警察機構が災害犠牲者身元確認作業の段階に死後画像撮影を組み込んでいる現在、データ量の少ない座標数値保存による識別は、クラウド化も踏まえ、有用であると考える。
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