転移学習と強化ビジョントランスフォーマーに基づく中口蓋縫合成熟段階の予測
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Prediction of midpalatal suture maturation stage based on transfer learning and enhanced vision transformer
雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2024 Aug 22; 24(1): 232.
概 要：
この研究は、上顎横幅不足の治療法として重要な上顎拡張において、中口蓋縫合の成熟段階に応じた異なる方法を自動的に分類するための強化ビジョントランスフォーマー（ViT）モデルを開発し評価することを目的としています。従来の方法は低効率で主観的でしたが、本研究では2518枚のCBCT画像を用いて、ViTモデルが中口蓋縫合の成熟段階を高精度で分類できることを示しました。
方 法：
本研究では、2518枚のCBCT画像を収集し、1259枚を訓練セット、506枚を検証セット、753枚をテストセットに分けました。CNNの長距離依存性を学習する能力を補完するために、転移学習に基づくCNN強化ViTモデルを提案し、訓練セットの画像を前処理後にモデルを訓練しました。モデルの一般化能力はテストセットで評価されました。
結 果：
提案したViTモデルの分類精度は95.75%であり、マクロ平均AUCは97.89%、マイクロ平均AUCは98.36%でした。最も性能の良いCNNモデルであるEfficientnetV2_Sの分類精度は93.76%、臨床医の分類精度は89.10%でした。
結 論：
実験結果は、この方法が中口蓋縫合の成熟段階のCBCT画像分類を効果的に行えることを示しており、臨床医よりも優れた性能を発揮しました。このモデルは、矯正医にとって貴重な参考となり、正確な診断を支援する可能性があります。