| 研究課題/領域番号 |
18K09856
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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57070:成長および発育系歯学関連
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
古賀 義之 長崎大学, 病院(歯学系), 講師 (50175329)
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| 研究分担者 |
吉田 教明 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 教授 (40230750)
濱中 僚 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 助教 (70805986)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ディープラーニング / 人工知能 / 畳み込みニューラルネット |
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| 研究成果の概要 |
セファロ画像（DICOM 画像）を訓練データとして、画像から年齢を予測させるためのモデルを作成し、AI が年齢予測時にどの部分に注目しているのかを調査した。また、セファロ画像を部分的に隠すことで、年齢を予測が難しい状態での AI が注目する部分を調べた。AI がセファロ画像から予測した年齢と実際の年齢との間に強い関連性が認められた。Attention map の結果から、歯と歯胚に注目していることが分かった。また、歯牙年齢を予測できないセファロ画像では、頸椎と前頭骨に注目する傾向を認めた。AI モデルは従来の年齢予測に使われてきた部位だけでなく、前頭骨の形状も年齢予測の評価に利用していた。
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| 自由記述の分野 |
歯科矯正学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
矯正歯科の成長発育は、治療の対象となる下顔面つまり口腔を含む上下顎骨の変化に注視しがちである。しかしながら、今回の研究でわかったことを基にすると、成長発育には当然ながら頭部全体の変化が含まれることと、その変化が特定の部分で特徴的に起こることがわかる。これまでの成長発育の報告では、最も変化の大きい下顔面に偏ったものが多く思春期成長までのものがほとんどだったが、本研究での画像の変形を予測する方法を利用することにより思春期成長後の形態変化を含めて成長予測できるシステムが構築できた。
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