研究課題/領域番号 |
20K10169
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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研究機関 | 昭和大学 |
研究代表者 |
松田 幸子 昭和大学, 歯学部, 講師 (50266178)
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研究分担者 |
田口 亮 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (40216825)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | オーラルフレイル / パノラマエックス線写真 / AI分析 / 嚥下障害 / 舌骨 / 舌 / AI / エックス線画像診断 / 舌背 / 口腔機能低下症 / 自動診断支援ソフト |
研究開始時の研究の概要 |
中年以上のパノラマ撮影検査を受けた男女。嚥下検査(VF検査)を受けた者、治療時のむせや嚥下障害を自覚している者、そうでない者それぞれ50-100名程度を抽出し、パノラマX線写真上の舌骨や軟組織、甲状舌骨膜の石灰化の有無などを判定し、どの所見が嚥下障害と関連するかを抽出する。 これらの所見と実際の嚥下障害の有無とを比較し、パノラマX線画像を用いた嚥下障害、オーラルフレイルのスクリーニング方法を確立する。 AI(人工知能)を用いてエックス線画像を嚥下障害の有無を自動診断するソフトウェアを開発する予定としている。 最終的には、このソフトウェアによる診断精度の評価まで行う予定である。
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研究実績の概要 |
研究実施計画に基づき、以下の開発を行った。 作業1:嚥下障害のパノラマエックス線写真の評価のカットオフポイントの設定のための分析を行った。舌骨が下顎下縁の仮想線より下の場合に嚥下障害が有意に多い結果となり、これをカットオフの基準として設定することとした。 この結果は、A Basic Study for Predicting Dysphagia in Panoramic X-ray Images Using Artificial Intelligence (AI);Part 1: Determining Evaluation Factors and Cutoff Levels Int. J. Environ. Res. Public Health 2022, 19, 4529. https://doi.org/10.3390/ijerph19084529 論文に発表した。 作業2:上記で決定されたカットオフポイントをもとに、舌骨の位置の評価システム(東京都市大学)、AI分析プログラムの作成(北見工業大学)を作成し、検討を行った。舌骨の位置の抽出方法については、下顎下縁の下の領域に注目した学習方法により、比較的検出の精度を上げることができた。舌骨が見えない症例についての学習については課題が残った。この成果は、 Prediction of dysphagia risk by hyoid bone classification using panoramic radiographs and deep learning technology 第36回国際コンピュータ支援放射線医学・外科学会議(CARS2022)にて学会発表を行った。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通り進んでおり、AIを使った分析が可能となることが示唆された。
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今後の研究の推進方策 |
問題点として挙げられた舌骨の見えないような低位な症例の診断の精度を上げるための工夫を行う予定としている。
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