| 研究課題/領域番号 |
23K09207
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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57030:保存治療系歯学関連
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| 研究機関 | 愛知学院大学 |
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研究代表者 |
柴田 直樹 愛知学院大学, 歯学部, 講師 (60291770)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | AI（人工知能） / Deep Learning（深層学習） / 根尖性歯周疾患 / 画像診断支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日常臨床における高頻度疾患である根尖性歯周炎（AP）は、パノラマエックス線(PAN)検査による検出が著しく困難なため、実際には見落とされているケースが少なくない。本研究では、PAN検査によるAPの画像診断に対して、人工知能(AI)の一手法である深層学習(DL)を応用することにより、APを自動検出する新たなエックス線画像診断法の確立を試みる。さらに、AIによるAPの画像診断支援(CAD)としての有効性を検証し、歯科医師の読影による画像診断より高精度なCADシステムの構築を目指す。
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