Development of residual tooth recognition model using federated learning.

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【研究の目的】東日本大震災のような大きな災害では、多くの遺体が発生する。しかし腐敗や損壊などの理由で、遺体の身元が特定できない場合がある。そのような場合、遺体の歯科所見を利用して身元を特定する。歯科所見とは、歯が何本あるのか、どの歯が残っているのか、どのような治療がされているかなどの情報である。そして遺体から得た歯科所見を近隣の歯科医院のカルテと照合することで身元を特定する。しかし歯科所見の採得、記録、照合の作業は歯科医師による手作業であり、多大な時間と労力を必要とし、正確性の面でも課題がある。そこで本研究では、口腔内写真（口の中の写真）を撮影し、その写真から自動的に歯科所見を検知する人工知能（artificial intelligence; AI）の開発を目的とした。【研究実績の概要】一般的に人工知能の開発には数多くのデータが必要である。本研究では、大きく2つのデータを用いる。1つはコンピュータグラフィクス（computer graphics, CG）で再現した口腔内写真と、実際の人間から得た口腔内写真である。これらをCGデータとリアルデータと呼ぶが、リアルデータは実際の臨床上得られたものであるため、ピントが合っていない写真、明るすぎる・暗すぎる写真、撮り直しによるほぼ同一の写真など、AIのデータセットに不適切な写真が多く見られた。本年度はこれらの写真から研究に必要な写真の選定に多くの時間を費やした。データの選定と並行してアノテーションも行った。アノテーションとは、例えば写真に映る歯や治療痕を塗りつぶすことで、AIに認識してほしい対象を正解データとして用意する作業である。アノテーションが100-200枚済んだ段階で、実験的にAI開発を行ったが精度は低かった。これはデータ数が不十分であることが原因と考えられるため、次年度以降もアノテーションを継続していく予定である。