人工知能による歯科パノラマレントゲンを使用した人定

従来の歯列チャートを利用した手作業による人定作業を、人工知能を用いることで、人的・時間的労力を簡略化し、効率的に実施することを可能とします。既存の歯科パノラマレントゲン画像のみでデータベースを作成し、人定必要時に新規の歯科パノラマレントゲン画像を取得し、Deep Learningを用いた人工知能にてマッチング作業を行い、人定を可能とします。

研究期間：倫理委員会承認日（2021/4/2）から3年間

Deep learningによる口腔癌の頸部リンパ節転移予測に関する研究

口腔癌の頸部リンパ節転移の評価には現在、CT,MRI,PET-CT,エコーが用いられていますが、そのモダリティには一長一短があるため、最終的には臨床所見と合わせて総合的に判断されています。そして、中にはその質的評価に難渋することも多くあります。本研究は既存の画像によるデータベースを作成し、人工知能による画像分析により頸部リンパ節転移を評価できるDeep learningモデルを作成することを目的にしています。

「周術期口腔機能管理の効果及び効果予測因子に関する後ろ向き観察研究」に関する臨床研究

効率的かつ効果的な口腔機能管理を行うために、エビデンスの蓄積と効果的な管理を行うための対象者の選定基準・方法の策定を目的にしています。

節外性NK/T細胞リンパ腫、鼻型に対するRT-2/3DeVIC療法施行時における口腔粘膜炎の後方視的検討

フルダラビン＋ブスルファンを前処置に用いた同種造血幹細胞移植におけるD-indexと口腔粘膜炎の重症度との関連