インプラントには多くのブランドがあり,メーカーごとに独自に開発されている.患者のインプラントのメンテナンスをする際にはブランドを特定する必要があるが,一人に対して異なるブランドのインプラントが異なる歯科医によって埋入されることが頻繁にあり,歯科医の間で共有される情報がなく特定するのは困難である.歯科パノラマX線画像からは特定に必要な情報を得ることができるが,これを行うには歯科医の努力と経験が必要になる.本研究の目的は,深層学習を用いて歯科パノラマX線画像からインプラントの分類を行い,歯科医や患者の負担軽減に寄与することである.畳み込み層が6つのCNNと,VGG16とVGG19の転移学習及びファインチューニングモデルでの分類精度を評価した.5つのモデルのうちVGG16のファインチューニングが94%と最も高い精度を示し,インプラントの分類において深層学習が有用である可能性が示唆された.(著者抄録)