深層学習による歯科医用画像統合モデルの構築と展開

• 研究課題/領域番号: 25K15961
• 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90130:医用システム関連
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: 村山 長 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (60219946)
• 研究分担者: 岩本 優子 広島大学, 医系科学研究科(歯), 助教 (00748923) ; 柿本 直也 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (50324794) ; 峯 裕一 広島大学, 医系科学研究科(歯), 講師 (60605989) ; 岡崎 昌太 札幌市立大学, その他部局等, 助教 (01016775)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 深層学習 / 歯科医用画像

研究開始時の研究の概要

歯科医療においては、正確な診断のために複数の画像情報を取得する必要がある。しかし、MRI等の高額な装置は一般的な歯科医院への設置が難しく、使用可能なモダリティは地域や国によって大きく異なる。本研究では、このような状況下でも質の高い歯科診断を提供できるよう、深層学習を用いて複数の歯科用画像情報をパノラマエックス線画像に統合した歯科医用画像統合モデルを構築する。パノラマエックス線画像撮影装置は、ほぼすべての歯科医院に設置されているイメージング装置であり、設備の制約があっても、専門医レベルの診断が可能な支援システムを実現し、歯科医療の地域格差の解消と均てん化を目指す。