パノラマX線写真における下顎第三大臼歯と下歯槽神経の位置関係における人工知能

Artificial intelligence in positioning between mandibular third molar and inferior alveolar nerve on panoramic radiography.

抄録

下顎第三大臼歯（M3）と下歯槽神経（IAN）の正確な位置関係を決定することは、外科的抜歯を行う上で重要である。パノラマX線撮影は、最も一般的な歯科画像検査である。本研究の目的は，パノラマX線写真においてM3とIANが重なっている場合に，その2つの位置関係（真の接触と頬舌側位置）を決定する人工知能（AI）モデルを開発し，その性能を口腔顎顔面外科（OMFS）専門医の性能と比較することであった．本研究では，394名の患者から得られた合計571枚のM3パノラマ画像を使用した．このうち，202枚をtrue contact，246枚をintimate，61枚をIAN buccal position，62枚をIAN lingual positionとして分類した．ResNet-50アーキテクチャを用いた深層畳み込みニューラルネットワークモデルを各タスクに対して学習させた。データセットを学習・検証用75%，テスト用25%にランダムに分割した．モデル性能は、頬舌位置決定（精度0.76、精度0.83、リコール0.67、F1スコア0.73）において、真の接触位置決定（精度0.63、精度0.62、リコール0.63、F1スコア0.61）よりも優れていた。また、AIはOMFS専門家に比べ、いずれのポジション決定においても非常に高い精度を示した。真のコンタクトポジションの判定では、OMFS専門家が52.68%から69.64%の精度を示したのに対し、AIは72.32%の精度を示した。また，頬舌位の判定では，OMFS専門医は32.26%から48.39%の精度を示し，AIは80.65%の精度を示した．また，Cohenのカッパでは，AIが0.61と高い一致度を示し，OMFS専門医は低い一致度を示した．M3とIANの位置関係をAIで決定することが可能であり、特に頬舌側での位置決めが可能である。このモデルは、臨床医がM3治療を行う際の意思決定を支援するために利用できる可能性がある。

Determining the exact positional relationship between mandibular third molar (M3) and inferior alveolar nerve (IAN) is important for surgical extractions. Panoramic radiography is the most common dental imaging test. The purposes of this study were to develop an artificial intelligence (AI) model to determine two positional relationships (true contact and bucco-lingual position) between M3 and IAN when they were overlapped in panoramic radiographs and compare its performance with that of oral and maxillofacial surgery (OMFS) specialists. A total of 571 panoramic images of M3 from 394 patients was used for this study. Among the images, 202 were classified as true contact, 246 as intimate, 61 as IAN buccal position, and 62 as IAN lingual position. A deep convolutional neural network model with ResNet-50 architecture was trained for each task. We randomly split the dataset into 75% for training and validation and 25% for testing. Model performance was superior in bucco-lingual position determination (accuracy 0.76, precision 0.83, recall 0.67, and F1 score 0.73) to true contact position determination (accuracy 0.63, precision 0.62, recall 0.63, and F1 score 0.61). AI exhibited much higher accuracy in both position determinations compared to OMFS specialists. In determining true contact position, OMFS specialists demonstrated an accuracy of 52.68% to 69.64%, while the AI showed an accuracy of 72.32%. In determining bucco-lingual position, OMFS specialists showed an accuracy of 32.26% to 48.39%, and the AI showed an accuracy of 80.65%. Moreover, Cohen's kappa exhibited a substantial level of agreement for the AI (0.61) and poor agreements for OMFS specialists in bucco-lingual position determination. Determining the position relationship between M3 and IAN is possible using AI, especially in bucco-lingual positioning. The model could be used to support clinicians in the decision-making process for M3 treatment.