人工知能(AI)を利用した顎顔面の成長予測技術の開発

利用人工智能（AI）开发颌面生长预测技术

基本信息

批准号：
18K09856
负责人：
古賀義之
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Nagasaki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は近年急速に発達している人工知能技術の一つであるディープラーニング（多層畳み込みニューラルネットを用いた機械学習）を用いる事で、従来の方法より高い精度で顎顔面の成長量と成長方向を予測する事である。従来の方法ではX線画像上にランドマークとなる点を人力でプロットしてから解析を行っていたのに対して、画像を直接学習データとして使用することで、今まで切り捨てられていたX線画像の微妙な濃淡などの細かな情報を全て利用することが可能となり、予測精度の向上が期待できる。これまでの成果として、人工的に成長前の画像を参考に成長後のX線画像が生成できることを確認済みである。さらに学習後のネットワークに成長期の患者のX線画像を入力すると、下顔面が前下方に成長したX線画像が出力された。一方で成人の患者のX線画像を入力すると、入力画像から殆ど変化が無い画像が成長後の画像として出力された。当初は予測画像を直接生成することを目標としていたが、画像を直接予測することは先鋭度の面から臨床利用が困難であると考えられたことから、昨年度はより複雑なGrid generatorを用いて画像の変形を予測する方法が利用できるか検討を行った。この方法を利用することで、これまでよりもさらに詳細な画像の生成が可能となり、臨床応用への有効性が高くなったと言える。

这项研究的目的是通过使用深度学习（使用多层卷积神经网络的机器学习（机器学习）来预测颌面表面的生长和生长方向，近年来一直在迅速发展。在常规方法中，在分析分析之前，用手将里程碑绘制在X射线图像上，但是通过直接将图像作为训练数据，可以使用所有更细的信息，例如直到现在直到现在已被截断的X射线图像的细微阴影，并且可以预期预测准确性。过去的结果，已经证实可以使用人工增长图像生成后增长后的X射线图像。此外，当患者在生长阶段的X射线图像输入后学习网络时，输出了下面的患者的X射线图像。另一方面，当输入成人患者的X射线图像时，输入图像几乎没有变化的图像作为成长图像输出。最初，目标是直接生成预测的图像，但是人们认为，在清晰度方面，直接预测图像的直接预测将很难在临床上使用，因此去年我们考虑了是否可以使用更复杂的网格生成器来预测图像变形的方法。使用这种方法可以比以前更详细地生成图像，从而可以说它对临床应用变得更加有效。