敵対的生成ネットワークと説明可能AIの組合せによるパノラマX線画像の自動診断の検討

本研究の目的はAIによるパノラマエックス線画像の支援診断の精度および信頼性の向上である。これまでも医療画像で特定の疾患に関してのAIによる支援診断の可能性は示されているが、様々な種類の病変に関して一度に検討したものはない。また、その判断過程はブラックボックスのままである。本研究でAIによる支援診断の精度の向上と、判断過程の根拠の説明の可能性を検討する。令和5年度はその第一段階として特に症例の収集を下記の3点について研究を進めた。1. 症例の収集：パノラマエックス線画像の収集と読影診断の作成：研究代表者が所属する昭和大学歯学部歯科放射線科で撮影された患者のパノラマエックス線画像800例を収集した。成人のパノラマエックス線画像には欠除歯を含めると永久歯32本が描出される。そこで全症例に対して歯科放射線専門医が、歯周疾患の有無と骨吸収の程度、う蝕の有無と深さ、根尖病変の有無について永久歯32本の各1本1本について読影し記録した。2．パノラマエックス線画像を自動診断するにはどの歯にう蝕が有るかやどの歯が歯周炎かという様に病変の診断だけで無く歯の洞底も必要になる。今年度は最初に歯科放射線医が読影診断したパノラマ画像500例を用い正しく歯の同定ができる様にデープラーニングによるAiシステムの構築と学習を行った。3．ディープラーニングによる診断精度の検討：今年度は予備的検討として読影診断がすんだパノラマエックス線画像500例を用いて畳み込みニューラルネットワークで病変の検出・分類（診断）の検討を行った。