MEDICINE & AI

タイトル：State-of-art technologies, challenges, and emerging trends of computer vision in dental images 雑誌名：Comput Biol Med. 2024 Aug; 178: 108800. 概　要： 本研究は、歯科画像におけるコンピュータビジョンの役割と進展を概観し、歯科医がさまざまな画像診断法を用いて歯やその周囲の構造を視覚化・解釈し、異常を検出する過程を説明しています。医療データの理解が難しいために人為的な誤りが生じ、正確な診断が困難になることがあります。自動診断は、診断の遅延を軽減し、陽性ケースの解釈を迅速化し、医師の負担を軽減する可能性があります。歯科で使用されるX線やCTスキャン、カラー画像などの医療画像モダリティについても簡潔に説明されています。コンピュータビジョンは、従来の画像処理から機械学習、深層学習技術へと進化しており、歯科放射線分析におけるさまざまなタスク（解剖学的セグメンテーション、異常の特定・分類など）についての詳細な要約が提供されています。 方　法： 本研究は、歯科画像におけるコンピュータビジョン技術の進展を調査する文献レビューです。従来の画像処理技術と機械学習アルゴリズム、深層学習技術を組み合わせたアプローチが考察され、さまざまな歯科診断法における応用が示されています。 結　果： コンピュータビジョン技術は、歯科画像における異常の解剖学的セグメンテーションや特定、分類において進展を遂げており、各技術の短所と今後の展望が示されています。特に、深層学習技術が従来の手法と組み合わさることで、診断精度の向上が期待されています。 結　論： 歯科におけるコンピュータビジョンは、診断の効率化と精度向上に寄与する可能性があり、今後の研究においてさらなる技術革新が期待されます。