パノラマエックス線画像における根分岐部病変を自動検出するAIモデルの開発

抄録

AI（Artificial Intelligence）を用いたダブルチェックを行うことが医療の標準化に寄与できるとされている。歯科および口腔外科診療において日常的に撮影されるパノラマエックス線画像は，顎口腔領域の状態を把握できる標準化された画像である。今回われわれはパノラマエックス線画像を用いた根分岐部病変を検出するAIシステムを開発したので報告する。

教師用データとして，根分岐部病変を認めるパノラマエックス線画像10,640枚を用い，深層学習アルゴリズムの転移学習により，根分岐部病変を自動検出するDCNN（Deep Convolutional Neural Network）を構築した。評価用データとして下顎大臼歯に根分岐部病変の所見が認められるパノラマエックス線画像170枚を用いた。正答率，感度，特異度，適合率，再現率，F値を評価した。結果は，正答率は96.4％，感度は95.6％，特異度は97.1％，適合率は96.3％，再現率は95.6％，F値は0.96であった。

パノラマエックス線画像を用いたDCNNの深層学習により根分岐部病変を検出するAIシステムは，歯科医療従事者および患者にも有益なものと考えられる。