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Development of a novel method to quantify and analyze cephalogram using AI

开发一种使用人工智能量化和分析头影图的新方法

基本信息

批准号：
20K18788
负责人：
濱中僚
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Nagasaki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-11-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では人工知能(AI)技術を応用することで、矯正診断に広く用いられている頭部X線規格写真（セファログラム）の革新的な分析方法を開発する。セファログラムは顎顔面の骨格形態の分析のため古くから用いられているが、セファログラム上の計測点をプロットして距離や角度を計測するという分析の手法は、80年以上大きく変わっていない。しかし、従来の分析では計測点の位置が同じ症例は、計測点に含まれない部分の形態が異なっていたとしても同じ分析結果となってしまう。本研究では人工知能技術を応用することで、セファロ画像から顎顔面形態を表現する値を直接抽出し、計測点を用いない新たな分析方法を提案する。当該年度においては、敵対的生成ネットワークと呼ばれる手法を用いることで、正規分布しているランダムなノイズ（潜在変数）から人工的に様々な顔面パターンのセファロ画像が生成可能であることを確認した。また、このランダムなノイズを連続的に変化させると生成される画像も連続的に変化することを確認した。つまり、この潜在変数は画像に含まれる情報を効率よく圧縮した画像の「種」となるような表現である。この「種」の値を用いて患者の顔面パターンの分類や成長予測など他のタスクを精度よく行うことができる可能性がある。これらの成果について、九州矯正歯科学会にて学会発表を行った。また、当初の計画ではVariational auto-encoderと呼ばれる手法を用いて画像の潜在変数への圧縮を行う予定であったが、近年の敵対的生成ネットワークの急速な発展を鑑みて、敵対的生成ネットワークを利用する手法を変更した。

This study develops an innovative analytical method for the application of artificial intelligence (AI) techniques to diagnostic applications. The analysis of bone morphology of the jaw is based on the method of measuring the distance and angle of the measurement point on the jaw surface. The position of the measurement point is the same as that of the measurement point, and the shape of the measurement point is different from that of the analysis result. In this study, we propose a new analysis method for the application of artificial intelligence technology, such as direct extraction, measurement point application and facial morphology. When the year is over, the enemy's production method is used, the normal distribution is used, the potential number is used, and the artificial production method is used. This is the first time I've ever seen a picture of you.つまり、この潜在変数は画像に含まれる信息を効率よく圧缩した画像の“种”となるような表现である。The "species" is used to classify the patient's face, to predict his growth, and to predict his growth. The Kyushu Orthodontic Society organized the research and development of the results of the study. In the past, the method of variable auto-encoder and call was used to determine the potential number of images. In recent years, the method of rapid development was used to determine the potential number of images.