| 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 | 歯槽骨画像 / 類似度 / 個人識別 / 自動鑑定 / 人工知能 / 死後画像 / 年齢推定 / 人類学 / 生前画像 / 歯周疾患 / 金属アーチファクト低減ソフト / ランドマーク法 / 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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| 研究実績の概要 |
個人識別法の一つである年齢推定の研究を引き続き行った。若年層のデータが不足していたので、鳥取大学医学部の死後CT画像データ５６画像（倫理審査承認データ）を加えた。提供された７９４パノラマ画像と３３４CT画像のうち、２３８パノラマ画像及び１４０CT画像を使用し、歯槽骨の経年変化を算出した。各年代同数で検討し、類似度計算は本研究で我々が開発し、満足のいく結果を得たIDOL法を使用した。シャピロウィルクテストやT検定などの統計解析を行い、経年変化を検討した。
さらに実際の個人識別の現況を考慮し、司法解剖に付された年齢既知の死後CT画像４２例を使用し、２３８パノラマ画像データとの類似度を算出して、プロクラステス距離が最小を示す年台の中央値を推定年齢とした。その結果、実年齢と２０歳以上の差を認めた例は全体の１２%であった。今回の歯槽骨を使用した年齢推定では、一定の評価が得られたと考えている。
人工知能の深層学習を使用したランドマークの自動検出では、２社の企業の協力を得ることができた。２０２４年３月末までに、良好な結果報告を受けており、研究の次の段階へ進めることが確認できている。
これらの内容は、２０２３年５月に国際法医放射線画像学会（ISFRI）で口演発表したほか、日本法医学会学術全国集会及び、法医画像勉強会や日本法科学技術学会などの国内学会でも口演発表し、鳥取大学では大学院セミナーでも講演を行った。
なお、本年５月には本研究内容の論文を投稿する予定である。
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