口腔CT画像の金属アーチファクト低減のための画像生成AIを用いた新規手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K13148
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 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
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 古橋 寛子 九州大学, 医学研究院, 助教 (40816774)
• 研究分担者: 新岡 宏彦 九州大学, データ駆動イノベーション推進本部, 教授 (70552074) ; 筑井 徹 九州大学, 歯学研究院, 教授 (10295090) ; 岡村 和俊 九州大学, 大学病院, 講師 (20346802) ; 中島 直樹 九州大学, 医学研究院, 教授 (60325529)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 口腔CT / 口腔MR / 金属アーチファクト低減 / 画像生成AI

研究開始時の研究の概要

口腔領域のCT画像診断では、歯科補綴物などによる金属アーチファクトが画質を著しく損ない、診断を困難にすることが多い。従来はアーチファクトをCT画像から除去・補正する手法が主流であったが、本研究では同一部位のMR画像をもとに、アーチファクトのない仮想CT画像を生成するという新たなアプローチを試みる。CT・MR検査が豊富に行われている本邦の特性を活かし、日常臨床で蓄積された大量の画像データを用いてAIモデルの構築をめざす。本手法が実用化されれば、金属アーチファクトの低減のみならず、放射線被曝の抑制や医療アクセス格差の是正にも貢献すると期待される。