研究課題
本研究は歯科で見落としてはいけない重要疾患を、人工知能の最新技術であるディープラーニングを多施設共同で利用することにより、95%を超えるような高い診断能を有する画像診断支援システムを構築することである。対象は歯周炎、顎骨腫瘍、顎関節症、骨粗鬆症、口腔癌、頸部リンパ節や口腔乾燥症等とする。口腔癌や頸部リンパ節のCT、超音波画像診断の根拠は病理組織学所見に基づく。シェーグレン症候群は診断基準に基づく。顎関節症のCT、MRI診断の根拠は臨床症状あるいは多観察者の診断に基づく。パノラマＸ線画像診断の根拠はCT、歯科用コーンビームCT、歯内顕微鏡検査あるいは臨床症状に基づく。本研究は歯学部倫理委員会の承認を得て研究に着手している。 ディープラーニングシステムの構築と解析は愛知学院大学、朝日大学、昭和大学および日本歯科大学において行う。汎用性の高いWindows OS、 NVIDIS GPU、Sony neural network consoleより構成されるPCを新規購入した。会議やネット会議で研究打合せを行う。本年度は、多施設共同研究で、パノラマX線画像における顎裂や顎骨嚢胞の検出と診断、転移学習による上顎洞炎の診断、MRIにおける顎関節症の骨変化の診断についての研究を行なった。画像認識AIのさまざまなCNNの有用性を比較検討した。さらに画像生成AIについても、造影CTと単純CTを相互に生成し、その画像の質を明らかにした。２施設以上の画像を加えて学習させたり、あるいは転移学習を行い、その成果は学会や論文において発表を行った.
すべて 2023
すべて 雑誌論文 (11件) (うち査読あり 10件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (15件) (うち招待講演 3件)
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