| 研究課題/領域番号 |
14571791
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
病態科学系歯学(含放射線系歯学)
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
吉浦 一紀 九州大学, 大学院・歯学研究院, 助教授 (20210643)
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| 研究分担者 |
筑井 徹 九州大学, 大学病院, 講師 (10295090)
徳森 謙二 九州大学, 大学院・歯学研究院, 助手 (40253463)
清水 真弓 九州大学, 大学院・歯学研究院, 助手 (50253464)
河津 俊幸 九州大学, 大学病院, 助手 (20294960)
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| 研究期間 (年度) |
2002 – 2003
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| キーワード | 画像処理 / 自動診断システム / 歯科用デジタル画像 / 診断能 / 検出能 / 隣接面齲蝕 |
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| 研究概要 |
歯科用デジタル画像を用いた齲蝕の診断能については、フイルムと同等であるという報告が多いが、その理由として、デジタル画像における最適画像表示がなされていないことが挙げられる。本研究は、デジタル画像表示を対象物のX線吸収係数に比例させ,デジタル画像より最大のコントラスト情報を抽出し、それに齲蝕診断アルゴリズムを応用することにより、最大の齲蝕診断情報を画像より抽出することを目的とした。得られた成果は以下の通りである。
1.画像データの収集
健全歯および齲蝕歯を含む27本の抜去歯を準備し、2本ずつをペアとして歯科用デジタル画像診断システムにてX線撮影した。至適線量を含めるように、照射線量は8段階変化させた。撮影後、歯の組織標本を作成し、齲蝕診断のゴールドスタンダードとした。
2.隣接面輪郭自動抽出アルゴリズムの作成
隣接面齲蝕を自動検出するために、まず、歯の外形線の自動抽出を試みた。Wavelt変換を用いることにより、正確な輪郭抽出が可能となった。
3.齲蝕診断アルゴリズムの作成
上記にて抽出された隣接面輪郭にROIを設定し、隣接面に沿って移動しながら、隣接面から垂直方向に内部へ向かって画像濃度を測定するプログラムを作成した。得られた濃度プロファイルを解析し、濃度変化の特徴量を数個抽出した。
4.齲蝕診断支援システムの診断能の評価
得られた特徴量を用いて、本診断支援システムの診断能をROC解析にて評価した。本支援システムにて得られた診断能は、観察者の平均的な診断能と同程度であり、診断能の低い観察者にとっては、診断支援システムとして有用であると考えられた。
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