Implimentation of dental identification using Post-mortem CT images

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歯槽骨画像による個人識別法の実装のために、本年度はシステムの確立を行い、さらに個人識別法の一つである年齢推定の検討を行った。研究分担者の木村先生より、新たにパノラマ画像４１１例、死後CT画像１３例の提供を受け、若年層をベースにした各年台間の類似度検査により年齢推定を行った。現在までに提供された画像総数８４２画像中２５９画像を使用した。結果、４０歳台、５０歳台ではばらつきが生じたが、これまで先行研究のなかった６０歳代以上の現代日本人の歯槽骨吸収の経年変化が定量化され、本法により年齢推定が可能であることが示唆された。深層学習を使用した特徴点自動検出の検討では、パノラマ画像２１３例を使用し、TensorFlow２により一定の結果は得られたが、検出能力が低かったために、Google Cloud Platformを使用して検討を進めたところ、課金システムにより、経費がかさんだため、途中断念した。今後は、課金のないPyTorchを使用して検討を進める予定である。今後の歯周病画像検査法への応用も見据え、日本歯科人工知能研究会に入会し、現在までの深層学習結果について口演発表を行った。本研究の柱である、歯槽骨画像による個人識別法をまとめて、国際法医放射線画像学会で口演発表した。これまでの研究をまとめ、Forensic Science International に論文を投稿し、採択された。この中では、データをさらに再検討して得た識別能力を紹介した。カットオフ値4.978で本人拒否率はなく、ROCcurveは0.9769となり、さらに良い識別能力を示した。年齢推定については、日本法科学技術学会および法医画像勉強会で検討中の内容を発表した。２０１９年と２０２１年に特許申請を行ったことから、人工知能の開発も含め、本研究を開始してからこれまでに企業１３社と面談を行い、共同研究の働きかけを行った。