| 研究課題/領域番号 |
20K10250
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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57080:社会系歯学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
岡村 和俊 九州大学, 大学病院, 講師 (20346802)
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| 研究分担者 |
吉浦 一紀 九州大学, 歯学研究院, 教授 (20210643)
山本 貴弘 福岡工業大学, 情報工学部, 講師 (20341464)
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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)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 口内法X線撮影 / 自動評価 / 口内法X線撮影実習 / 口内法撮影実習 / 口内法エックス線 / 画像評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
歯学部学生の治療技術評価に際し、3 次元的な位置関係を投影したエックス線撮影の評価は定量的な評価が難しい。本研究ではArtificial Intelligence (AI)を用い、歯学部学生を対象とした口内法エックス線撮影自動評価システムを構築する。数値的な評価は学生も受け入れやすく、撮影技能の向上につながることが期待される。
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| 研究実績の概要 |
学生による模型を対象とした口内法撮影実習評価の自動化を目的とする研究であり、前年度に引き続き特定の歯牙を対象として、撮影したX線画像を自動評価するシステムを作成した。前年度の自動評価システムでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のモデルの一つであるVGG16を用い、評価項目ごとにモデルを用意して自動評価していたためが、手間や時間がかかるなど実用性に欠けることが問題点として挙げられていた。今回は、自動評価モデルをVGG16からVision Transformer（ViT）に変更することで評価結果の精度の向上を図るとともに、マルチ分類タスクの構造にモデルを変更することで一つのモデルですべての評価項目を評価するように改良を図った。
ViTとVGGを使用した学習の比較を行い，項目ごとでは5項目においてVGGの精度を上回り、全評価項目の精度の平均としてViTを使用した学習結果の方が高かった結果から，前年度より精度の向上を図ることができたといえる。
項目ごとに見ると、IP裏表、中心線位置、IP上下は95%を超えたのに対し、垂直的角度、水平的角度では90%を下回り、IP位置は82.1%という結果であった。これらの結果は、評価項目自体の困難さもあると思うが、不適切設定として用意できた画像が少なかったことが一番の要因と考えられた。今後はより訓練用の不適切画像を用意するとともに、画像の幾何学的変換等を用いることでデータ拡張を行い訓練用の画像枚数を増やして学習させることを考えたい。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
解析対象となる画像を一部用意できなかったため、評価が不完全となってしまった。
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| 今後の研究の推進方策 |
ある程度傾向はつかめているが、より精度をあげるために画像の追加を行う。
また、IPを反対にしてしまった場合の反応はみているが、反対側をIPを反対にして撮影した場合はどうなるかという点も気になってきているので、その画像も追加していく。
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