研究期間 | 2020/4/1 - 2023/3/31 |
研究課題名 | 【終了】AI技術を用いた歯科パントモ画像診断支援システムの開発 |
カテゴリー | 全てのクラスター、研究クラスター一覧、登録クラスター、医学、終了した研究クラスター、歯学、工学、情報 |
SDGs | 3.保健 |
応募課題 | |
クラスター長氏名 | 吉田 稔(大学院社会産業理工学研究部、理工学域知能情報系情報工学分野、講師) |
所属する研究者氏名 | 松本 和幸(大学院社会産業理工学研究部 理工学域知能情報系 准教授) 西村 良太(大学院社会産業理工学研究部 理工学域知能情報系 講師) 北 研二(大学院社会産業理工学研究部 理工学域知能情報系 教授) 吉田 みどり(大学院医歯薬学研究部 歯学域歯科放射線学分野 助教) 岸本 卓大(病院歯科放射線科 助教) 誉田 栄一(大学院医歯薬学研究部 歯学域歯科放射線学分野 教授) |
研究概要 | AI技術の医療分野への応用は世界的に活発に行われているが、歯科分野では大規模なデータセットが整備されていないため、AIの歯科分野への応用は立ち遅れている。本研究では、外部機関と連携することにより大規模な歯科画像データベースを構築し、さらに歯科ビッグデータに基づくAI診断システムを研究開発する。これにより、歯科診療のデジタル化、高度化、効率化、安全性向上の推進に貢献する。 具体的には、口腔内全体を撮影した歯科パントモ画像(オルソパントモグラフィー)に対し、まず深層学習に基づく歯領域のセグメンテーションを行うソフトウェアを開発する。次に、各歯とその周辺領域に対して、2つの独立した深層ニューラルネットワークを用いて、歯ナンバリングおよび歯牙状態診断を行う。最終的に歯式の自動作成を行うことにより、歯科医師の高度な画像診断を支援するシステムを開発する。高精度な深層学習を行うために、詳細なアノテーション(傷病名、歯冠修復および欠損補綴など)の付与された歯科データベースの開発もあわせて行う。将来的には、上顎洞炎や骨粗鬆症など口腔内のより広範な領域を対象とした診断支援システムも研究開発する。 通常は歯科医師が人手で行う歯式作成を自動化できるうえ、目視では見えない骨状態、歯周病、根の病気も高精度かつ瞬時に診断可能となるため、臨床的価値はきわめて高い。パントモ撮影は世界的に普及し一般化しているため、商用的な需要も大きいと考えられる。 |
研究概要図 | |
研究者の役割分担 | 大学院社会産業理工学研究部側で、歯科ビッグデータの構築基盤整備、および歯領域セグメンテーション、歯ナンバリング、歯牙状態自動診断の各種システムを開発する。吉田が本研究全体の総括マネージメントを行うとともに、歯科データベース関連のソフトウェアの研究開発を担当する。松本・西村・北が深層ニューラルネットワークに基づく各種システムの研究開発を担当する。 大学院医歯薬学研究部側で、歯科ビッグデータの設計および歯科データに対するアノテーションを実施する。誉田が傷病名、歯冠修復および欠損補綴等のアノテーションを含むデータベースの設計を担当し、吉田・岸本が連携外部機関から提供された歯科データに対しアノテーション付与を行う。 |