顎関節の顆状形態変化に対する人工知能支援自動定量的評価システム
Yuan Li1, Mu-Qing Liu2, Zi-Neng Xu3
1Department of Oral & Maxillofacial Radiology, Peking University School & Hospital of Stomatology, Beijing 100081, China; Department of Prosthodontics, Peking University School & Hospital of Stomatology, Beijing, 100081, China; National Center for Stomatology & National Clinical Research Center for Oral Diseases, Beijing 100081, China; National Engineering Research Center of Oral Biomaterials and Digital Medical Devices, Beijing 100081, China; Beijing Key Laboratory of Digital Stomatology, Beijing 100081, China.
Journal of dentistry
|January 11, 2026
まとめ
この研究では、コーンビームCT（CBCT）スキャンを使用した一時的下顎関節（TMJ）顆状形態の自動評価のためのAIシステムを開発しました。AIシステムは、手動方法と比較して測定時間を大幅に短縮し、高い精度を示しました。
科学分野:
- 放射線学および医用画像処理
- ヘルスケアにおける人工知能
- 生物医学工学
背景:
- 一時的下顎関節（TMJ）障害は、しばしば複雑な顆状形態変化を伴います。
- これらの変化の正確な定量的評価は、診断と治療計画に不可欠です。
- 現在の手動評価方法は、時間がかかり、主観的です。
研究 の 目的:
- 顎関節（TMJ）顆状形態変化の自動定量的評価のための人工知能（AI）支援システムの開発と検証。
- 手動測定と比較したAIシステムの精度、効率、および実現可能性の評価。
主な方法:
- 114人の患者からの212のコーンビームCT（CBCT）スキャンを利用しました。
- 3つのモジュール（自動セグメンテーション（U-Net）、自動登録（相互情報量）、自動定量的測定）からなるAIシステムを開発しました。
- 正常および変形性関節症の顆状骨（タイプIおよびII）、および治療前/後のスキャンを含む、放射線科医が注釈を付けたスキャンを使用してシステムを検証しました。
主要な成果:
- 高いセグメンテーション精度を達成しました（ダイス類似係数：正常0.988、変形性関節症タイプI 0.986、タイプII 0.981）。
- 自動測定と手動測定の間で強い一致を示しました（顆状骨体積のICC 0.983、顆状頭部体積のICC 0.995）。
- 測定時間を手動の100分から自動の85秒に大幅に短縮しました。
結論:
- AI支援システムは、TMJ顆状形態変化の放射線学的徴候を評価するための初期の技術的実現可能性を示しています。
- このシステムは、直感的でユーザーフレンドリー、かつ効率的な定量的評価を提供します。
- 一般化可能性を確認するには、多様なデータセットを使用したさらなる検証が必要です。
