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歯科診療行為を自動的に映像で記録するシステムを作成し、約200症例のデータを蓄積した。このシステムで得られた診療映像のうち、歯科治療用器具を置くトレーを撮影した映像に対して、器具の物体検出を行い、用いた器具の時系列データを作成した。得られた時系列データをもとに診療内容[歯周処置・う蝕処置・根管治療・根管充填]の分類およびレセプト算定項目[歯周処置・歯周検査・う蝕処置・根管への処置・根管充填]の推定を行った。診療内容については畳み込みニューラルネットワークを用いることで精度が約75%、レセプト算定項目についてはサポートベクターマシンを用いることで根管充填以外のF1値が70%以上となった。
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