根管治療痕を考慮したパノラマX線画像における歯牙自動認識法
近年歯科口腔外科において利用されるパノラマX線画像は比較的低被ばく量で撮影でき，患者の口腔内の歯牙の状態を記録できる．一方，歯科診療ではこれらの画像を読影し患者の診療録を作成しなければならないが，手間であり誤記載のおそれもある．また，大規模災害時における遺体の迅速な身元確認にも，データベース化された歯牙情報による照合は有効である．そこで，パノラマX線画像から自動で歯牙や治療痕といった情報を認識する手法が開発されている．これらの手法では未治療歯が主に認識の対象となっており，補綴物や根管治療痕を対象にしたものは少ない．本研究では，既存の歯牙自動認識の枠組みの上に，根管治療痕に着目した方法を追加する...
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| Published in | 知能と情報 Vol. 36; no. 2; pp. 610 - 615 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
日本知能情報ファジィ学会
15.05.2024
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-7986 1881-7203 |
| DOI | 10.3156/jsoft.36.2_610 |
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| Abstract | 近年歯科口腔外科において利用されるパノラマX線画像は比較的低被ばく量で撮影でき，患者の口腔内の歯牙の状態を記録できる．一方，歯科診療ではこれらの画像を読影し患者の診療録を作成しなければならないが，手間であり誤記載のおそれもある．また，大規模災害時における遺体の迅速な身元確認にも，データベース化された歯牙情報による照合は有効である．そこで，パノラマX線画像から自動で歯牙や治療痕といった情報を認識する手法が開発されている．これらの手法では未治療歯が主に認識の対象となっており，補綴物や根管治療痕を対象にしたものは少ない．本研究では，既存の歯牙自動認識の枠組みの上に，根管治療痕に着目した方法を追加することで，認識精度向上，より詳細な歯式の作成が目指された．2582症例のパノラマX線画像，1740本の根管治療痕を含むデータセットから，交差検証により歯牙認識として93.6%の正確度，根管治療痕単体では適合率94.6%が得られ，自動歯牙認識において根管治療痕検出による精度向上を確認した． |
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| AbstractList | 近年歯科口腔外科において利用されるパノラマX線画像は比較的低被ばく量で撮影でき，患者の口腔内の歯牙の状態を記録できる．一方，歯科診療ではこれらの画像を読影し患者の診療録を作成しなければならないが，手間であり誤記載のおそれもある．また，大規模災害時における遺体の迅速な身元確認にも，データベース化された歯牙情報による照合は有効である．そこで，パノラマX線画像から自動で歯牙や治療痕といった情報を認識する手法が開発されている．これらの手法では未治療歯が主に認識の対象となっており，補綴物や根管治療痕を対象にしたものは少ない．本研究では，既存の歯牙自動認識の枠組みの上に，根管治療痕に着目した方法を追加することで，認識精度向上，より詳細な歯式の作成が目指された．2582症例のパノラマX線画像，1740本の根管治療痕を含むデータセットから，交差検証により歯牙認識として93.6%の正確度，根管治療痕単体では適合率94.6%が得られ，自動歯牙認識において根管治療痕検出による精度向上を確認した． |
| Author | 藤田, 大輔 足立, 勇輝 小橋, 昌司 |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2024 日本知能情報ファジィ学会 |
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| DOI | 10.3156/jsoft.36.2_610 |
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| Discipline | Engineering Mathematics |
| EISSN | 1881-7203 |
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| Issue | 2 |
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| PublicationCentury | 2000 |
| PublicationDate | 2024/05/15 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 知能と情報 |
| PublicationTitleAlternate | 日本知能情報ファジィ学会誌 |
| PublicationYear | 2024 |
| Publisher | 日本知能情報ファジィ学会 |
| Publisher_xml | – name: 日本知能情報ファジィ学会 |
| References | [7] T. Morishita, C. Muramatsu, Y. Seino, R. Takahashi, T. Hayashi, W. Nishiyama, X. Zhou, T. Hara, A. Katsumata, and H. Fujita: “Tooth recognition of 32 tooth types by branched single shot multibox detector and integration processing in panoramic radiographs,” J. Med. Imaging, Vol.9, No.3, Article No.034503, 2022. [12] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi: “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 779-788, 2016. [8] 岡和範, 新居学, 藤田大輔, 小橋昌司: “補綴物検出を用いた歯科パノラマ画像の歯牙認識性能の向上,” 第41回日本医用画像工学会大会予稿集, pp. 172-173, 2022 [10] 松島潔: “歯内療法の現状と新たな提案,” 日本歯内療法学会雑誌, Vol.42, No.1, pp. 24-30, 2021 [4] N.-H. Lin, T.-L. Lin, X. Wang, W.-T. Kao, H.-W. Tseng, S.-L. Chen, Y.-S. Chiou, S.-Y. Lin, J. F. Villaverde, and Y.-F. Kuo: “Teeth Detection Algorithm and Teeth Condition Classification Based on Convolutional Neural Networks for Dental Panoramic Radiographs,” J. of Medical Imaging and Health Informatics, Vol.8, No.3, pp. 507-515. 2018. [6] S.-L. Chen, T.-Y. Chen, Y.-C. Huang, C.-A. Chen, H.-S. Chou, Y.-Y. Huang, W.-C. Lin, T.-C. Li, J.-J. Yuan, P. A. Abu, and W.-Y. Chiang: “Missing Teeth and Restoration Detection Using Dental Panoramic Radiography Based on Transfer Learning with CNNs,” IEEE Access, Vol.10, pp. 118654-118664, 2022. [9] 玉川裕夫, 齊藤孝親, 江島堅一郎, 佐々木好幸, 鈴木一郎, 多貝浩行, 冨山雅史, 日高理智, 森本徳明, 紀山枚, 岡峯栄子, 遠藤明: “歯科領域の標準化 ―海外の状況と日本の標準マスターの位置付け―,” 医療情報学, Vol.34, No.4, pp. 183-195, 2014 [5] F. P. Mahdi, K. Motoki, and S. Kobashi: “Optimization Technique Combined with Deep Learning Method for Teeth Recognition in Dental Panoramic Radiographs,” Scientific Reports, Vol.10, No.1, Article No.19261, 2020. [2] 勝又明敏: “歯科画像診断の最新事情,” 医用画像情報学会雑誌, Vol.31, No.4, pp. 65-69, 2014 [11] R. Girshick: “Fast R-CNN,” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015. [1] 荒木正夫, 新井嘉則, 本田和也: “歯科臨床におけるデンタル・パノラマ像の診断情報の戦略,” 歯科放射線, Vol.59, No.1, pp. 19-28, 2019 [3] 咲間彩香, 斉藤久子, 勝村聖子, 熊谷章子, 岡広子, 本村あゆみ, 岩瀬博太郎: “日本の災害時において歯科身元判明率が向上しない要因に関する検討,” 日本災害医学会雑誌, Vol.26, No.1, pp. 1-10, 2021 |
| References_xml | – reference: [4] N.-H. Lin, T.-L. Lin, X. Wang, W.-T. Kao, H.-W. Tseng, S.-L. Chen, Y.-S. Chiou, S.-Y. Lin, J. F. Villaverde, and Y.-F. Kuo: “Teeth Detection Algorithm and Teeth Condition Classification Based on Convolutional Neural Networks for Dental Panoramic Radiographs,” J. of Medical Imaging and Health Informatics, Vol.8, No.3, pp. 507-515. 2018. – reference: [8] 岡和範, 新居学, 藤田大輔, 小橋昌司: “補綴物検出を用いた歯科パノラマ画像の歯牙認識性能の向上,” 第41回日本医用画像工学会大会予稿集, pp. 172-173, 2022． – reference: [9] 玉川裕夫, 齊藤孝親, 江島堅一郎, 佐々木好幸, 鈴木一郎, 多貝浩行, 冨山雅史, 日高理智, 森本徳明, 紀山枚, 岡峯栄子, 遠藤明: “歯科領域の標準化 ―海外の状況と日本の標準マスターの位置付け―,” 医療情報学, Vol.34, No.4, pp. 183-195, 2014． – reference: [3] 咲間彩香, 斉藤久子, 勝村聖子, 熊谷章子, 岡広子, 本村あゆみ, 岩瀬博太郎: “日本の災害時において歯科身元判明率が向上しない要因に関する検討,” 日本災害医学会雑誌, Vol.26, No.1, pp. 1-10, 2021． – reference: [1] 荒木正夫, 新井嘉則, 本田和也: “歯科臨床におけるデンタル・パノラマ像の診断情報の戦略,” 歯科放射線, Vol.59, No.1, pp. 19-28, 2019． – reference: [7] T. Morishita, C. Muramatsu, Y. Seino, R. Takahashi, T. Hayashi, W. Nishiyama, X. Zhou, T. Hara, A. Katsumata, and H. Fujita: “Tooth recognition of 32 tooth types by branched single shot multibox detector and integration processing in panoramic radiographs,” J. Med. Imaging, Vol.9, No.3, Article No.034503, 2022. – reference: [6] S.-L. Chen, T.-Y. Chen, Y.-C. Huang, C.-A. Chen, H.-S. Chou, Y.-Y. Huang, W.-C. Lin, T.-C. Li, J.-J. Yuan, P. A. Abu, and W.-Y. Chiang: “Missing Teeth and Restoration Detection Using Dental Panoramic Radiography Based on Transfer Learning with CNNs,” IEEE Access, Vol.10, pp. 118654-118664, 2022. – reference: [11] R. Girshick: “Fast R-CNN,” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015. – reference: [2] 勝又明敏: “歯科画像診断の最新事情,” 医用画像情報学会雑誌, Vol.31, No.4, pp. 65-69, 2014． – reference: [5] F. P. Mahdi, K. Motoki, and S. Kobashi: “Optimization Technique Combined with Deep Learning Method for Teeth Recognition in Dental Panoramic Radiographs,” Scientific Reports, Vol.10, No.1, Article No.19261, 2020. – reference: [10] 松島潔: “歯内療法の現状と新たな提案,” 日本歯内療法学会雑誌, Vol.42, No.1, pp. 24-30, 2021． – reference: [12] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi: “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 779-788, 2016. |
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| SubjectTerms | YOLO 人工知能 歯牙認識 |
| Title | 根管治療痕を考慮したパノラマX線画像における歯牙自動認識法 |
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