「深層学習による画像認識技術を応用した舌苔（舌の汚れ）と舌湿潤度（舌の乾燥）の評価」新潟大学　医歯学系（大学院医歯学総合研究科（歯）） 歯学科　助教　大川 純平

「新潟大学　新技術説明会」（2021年12月7日開催）にて発表。
https://shingi.jst.go.jp/list/list_2021/2021_niigata-u.html

【新技術の概要】
スマートフォンやデジタルカメラなどのモバイル機器よって撮影された口腔画像から、舌の範囲を自動的に識別し、付着した舌苔（舌の汚れ）や湿潤度（乾燥度）を、舌の部位ごとに評価する手法である。さらに、Tongue Coating Indexと呼ばれる舌苔付着の程度に関する点数も算出できる。なお、これらは口腔機能低下症の診断に係る診査項目である。

【従来技術・競合技術との比較】
舌の評価には、専用の機器あるいは目視による評価がある。専用の機器は持ち運びが困難あるいは接触式であり、簡便に評価するには課題があった。また、目視による方法では、評価者の専門的知識を要し、評価者間のバラツキも存在した。本発明では、既存のモバイル機器による撮影のみで誰でも簡便に評価可能となっている。

【新技術の特徴】
・舌苔の付着や舌の湿潤度は疾病に関連するが、モバイル機器による撮影のみで非接触的かつ簡便に舌の評価が可能
・舌を自動識別できるため、舌苔や湿潤度以外への応用が可能
・画像データに対して、深層学習による画像認識を適用するため、学習のアップデートにより再評価が可能

【想定される用途】
・歯科医院や在宅および高齢者施設における口腔管理
・口臭や口腔疾患の予防および治療、関連する因子の調査・研究
・画像データ蓄積による縦断的評価や新規・発展技術の開発への貢献