パノラマX線における扁桃石の同定に深層学習技術を適用する
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Applying deep learning techniques to identify tonsilloliths in panoramic radiography
雑誌名：Sci Rep. 2025 Jul 09; 15(1): 24773.
概 要：
本研究は、パノラマX線（PR）における扁桃石の迅速かつ正確な診断支援を提供することを目的としています。扁桃石は、下顎のラムス中部に位置する沈着物としてPRに見られますが、臨床的には無害であるものの、誤診のリスクが高く、不必要な検査や介入を引き起こす可能性があります。本研究では、275件のPRを用い、125件は扁桃石がなく、150件は扁桃石があるデータセットを構築しました。ResNetおよびEfficientNet CNNモデルを評価し、モデルの選択過程で学習能力や適合性を分析しました。
方 法：
この研究では、275件のパノラマX線画像を用いたコホート研究を実施しました。モデル選択にはResNetとEfficientNetのCNNモデルを使用し、各モデルの学習能力や複雑さを評価しました。モデルの効果は、トレーニング後に精度、再現率、適合率、F1スコアを用いて評価しました。
結 果：
ResNet18およびEfficientNetB0モデルは、扁桃石の有無を89%の平均精度で区別できました。ResNet101は他のモデルと比較して性能が劣りましたが、EfficientNetB1は両カテゴリーで満足のいく精度を示しました。EfficientNetB0モデルは、93%の適合率、87%の再現率、90%のF1スコア、89%の精度を達成しました。
結 論：
AIを活用した深層学習技術の導入により、扁桃石の臨床診断が大幅に改善される可能性が示されました。