| 研究課題/領域番号 |
20K10169
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| 研究機関 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
松田 幸子 昭和大学, 歯学部, 講師 (50266178)
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| 研究分担者 |
田口 亮 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (40216825)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | オーラルフレイル / パノラマエックス線写真 / AI分析 |
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| 研究実績の概要 |
研究実施計画に基づき、以下の開発を行った。
作業１：嚥下障害のパノラマエックス線写真の評価のカットオフポイントの設定のための分析を行った。舌骨が下顎下縁の仮想線より下の場合に嚥下障害が有意に多い結果となり、これをカットオフの基準として設定することとした。
この結果は、A Basic Study for Predicting Dysphagia in Panoramic X-ray Images Using Artificial Intelligence (AI);Part 1: Determining Evaluation Factors and Cutoff Levels Int. J. Environ. Res. Public Health 2022, 19, 4529. https://doi.org/10.3390/ijerph19084529 論文に発表した。
作業２：上記で決定されたカットオフポイントをもとに、舌骨の位置の評価システム（東京都市大学）、AI分析プログラムの作成（北見工業大学）を作成し、検討を行った。舌骨の位置の抽出方法については、下顎下縁の下の領域に注目した学習方法により、比較的検出の精度を上げることができた。舌骨が見えない症例についての学習については課題が残った。この成果は、 Prediction of dysphagia risk by hyoid bone classification using panoramic radiographs and deep learning technology 第36回国際コンピュータ支援放射線医学・外科学会議（CARS2022)にて学会発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通り進んでおり、AIを使った分析が可能となることが示唆された。
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| 今後の研究の推進方策 |
問題点として挙げられた舌骨の見えないような低位な症例の診断の精度を上げるための工夫を行う予定としている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
県外への学会の発表に行くことができなかったため。検出率については、一部改善の余地があり、学習方法は別の方法で分析評価する予定。
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