| 研究課題/領域番号 |
21K12725
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
古々本 一馬 大阪大学, 歯学部附属病院, 特任助教(常勤) (00803107)
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| 研究分担者 |
野崎 一徳 大阪大学, 歯学部附属病院, 准教授 (40379110)
大川 玲奈 大阪大学, 大学院歯学研究科, 准教授 (80437384)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 小児歯科 / 成長予測 / 人工知能 / 敵対的生成ネットワーク / 画像生成 / 深層学習 / 成長 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
小児歯科ではパノラマエックス線写真や口腔内写真の撮影が行われ、子どもの成長に応じた治療計画を立てる際に用いられている。子どもの成長により将来生じる事象を予測しながら歯科治療を行う必要があり、将来予測には専門的な知識を要する一方、専門医の数は不足しており、現状では一般歯科医が多くの小児の歯科治療を行っている。そのため、現在の状態から将来口腔内に生じる事象を予測するといった小児歯科の知見を広く普及させる必要がある。本研究では、小児のパノラマエックス線写真および口腔内写真の成長による変化をAIにより予測し、子どもの未来の医療画像を生成し、小児の歯科治療する際の支援を行うシステムの構築を目指す。
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| 研究成果の概要 |
はじめに、Scaled-YOLOv4とEfficientNet V2-Mを組み合わせ、パノラマエックス線写真から歯胚の検出と発育段階の識別を行い、歯年齢の自動計算を実現した。次に、PGGANを用いて口腔内写真の画像生成をした結果、512×512以下の解像度の生成画像は真偽の判別が困難な程の画質であった。潜在空間の性質を探索し、乳歯列期、混合歯列期、永久歯列期の画像生成が滑らかに変化することを明らかにした。最後に、StyleGAN-XLを用いて実際の画像を元にした成長予測を行った所、乳歯から永久歯への成長過程を滑らかに再現することができ、歯の発育段階や萌出の予測に有用である可能性が示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果から、小児歯科診療における診断と治療計画の精度および効率をAIによって大幅に向上させられる可能性が示された。これらのAIにより、専門医の少ない地域や一般の歯科医師でも高品質な小児歯科診療が提供できるようになると考えられる。また、歯科領域における画像生成はほとんど研究されていなかったため、当該領域の可能性を広げるとともに、医療での活用法についても新たな知見も得ることができ、他の医療分野への応用も期待される。
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