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大学・研究所にある論文を検索できる 「大臼歯の口腔内スキャナ画像を3つの歯科所見に分類する人工知能アルゴリズムの構築」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

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大臼歯の口腔内スキャナ画像を3つの歯科所見に分類する人工知能アルゴリズムの構築

衛藤, 希 ETO, Nozomi エトウ, ノゾミ 九州大学

2022.09.22

概要

【背景】
歯科的個人識別は, デンタルチャート, 口腔内写真, デンタル X 線写真を生前の記録と照合することで身元を特定している. しかし近年発生した災害では, 膨大な数のご遺体に対しての歯科的個人識別は多大な時間を要し困難を極めたという.

【目的】
口腔内スキャナを使用して歯科所見を採取しデンタルチャートの作成を自動化することによって,災害時においても死後デンタルチャートが迅速に作成可能になると仮定した. 本研究では, 口腔内スキャナ画像の大臼歯部の歯科所見を①全部金属冠(FMC), ②部分金属冠(In), ③歯冠色修復,齲蝕, 健全歯(CNMR)に分類する AI ベースのアルゴリズムを作成, 評価した.

【方法】
九州大学歯科受診患者の口腔内写真(上・下顎咬合面観)から大臼歯部に歯科所見(① FMC ② In ③ CNMR)を認めるものを 1 歯毎に抽出した各 300 枚のデータベースを使用し, 事前トレーニングモデルを作成した. 前記モデルを使用し, 九州大学法医学教室でご遺体の口腔内を口腔内スキャナ(TRIOS3®, 3-Shape)で撮影した画像(上・下顎咬合面観)から大臼歯部に歯科所見(① FMC ② In ③ CNMR)を認めるものを 1 歯毎に抽出した各 60 枚のデータベースを用いて転移学習を行なった. さらに, 1 段階目で金属修復物の有無で分類し, 2 段階目で金属修復物の種類を分類する 2ステップモデルを作成した. 畳み込みニューラルネットワークには LeNet を用い, 各モデルで交差検証を行ない評価した.

【結果】
口腔内スキャナ画像の大臼歯歯科所見を分類した結果は, Recall: 0.9523, Precision : 0.9567, F-measure : 0.9518, Accuracy : 0.9523 であった. さらに, 2 ステップモデルにおいて金属修復物の有無を分類した結果は, Recall:0.9873, Precision : 0.9881, F-measure : 0.9874, Accuracy : 0.9887であった.

【考察】
本研究では, 口腔内スキャナ画像の大臼歯の歯科所見を①FMC, ②In, ③ CNMR に分類する AI ベースのアルゴリズムを作成, 評価した結果, 口腔内スキャナ画像を用いた所見採取の有用性を確認できた. さらにその所見が AI によって約 95%の確率で3つの所見に分類可能であることが確認できた. このアルゴリズムは, 口腔内スキャナ画像からデンタルチャートを自動的に作成するシステムの開発に向けた最初のステップとなった. このシステムにより, 大規模な災害が発生した場合の歯科的個人識別の効率が大幅に向上すると考えられた.

この論文で使われている画像

参考文献

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