| 研究課題/領域番号 |
21K17101
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
伊東 浩太郎 日本大学, 松戸歯学部, 講師 (60868983)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | Texture analysis / テクスチャ解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
嚢胞性疾患、腫瘍性疾患、炎症性疾患および全身疾患を対象とする。嚢胞性疾患：病変検出の他、顎顔面領域の軟組織の嚢胞性疾患、顎骨の歯原性嚢胞、顎骨の非歯原性嚢胞の鑑別を目標とし、各嚢胞のテクスチャパラメータを確立させる。
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| 研究成果の概要 |
2021年は薬剤関連顎骨壊死、歯性上顎洞炎、顎下腺炎および耳下腺炎のテクスチャ解析を行った。また、全身疾患との関連として糖尿病患者の下顎頭骨髄の変化をテクスチャ解析を行い、特徴量の違いを明らかにした。2022年は血管奇形の種類ごとのMRIテクスチャ特徴量の違いを確立させた。また、歯科矯正治療後に歯根吸収を起こした症例の術前CT画像を用いてテクスチャ解析を行い、歯根吸収のリスク因子となるテクスチャ特徴量を確立させた。各疾患、組織のテクスチャ特徴量を抽出した後、受信者動作特性曲線を作成して解析を行い、臨床上鑑別に必要なカットオフ値を求めた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究から得られた種々のテクスチャパラメータにより、今まで画像診断医の主観に依存していた顎顔面領域の疾患の画像特徴を定量的に表すことができた。定量的なテクスチャパラメータを使用して画像診断を行うことにより、画像診断医の経験年数や能力に左右されずに正確な画像診断を行うことができると考えられる。特に、顎顔面領域のような、解剖学的に非常に複雑で、専門の画像診断医が不足している領域では、多種多様な疾患の定量的な画像診断が可能となることの臨床的意義は非常に大きい。
また、本研究で得られたテクスチャパラメータは近年活発に研究が行われている機械学習を行う上でも指標となる数値となりえる。
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