| Project/Area Number |
20K05369
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 30020:Optical engineering and photon science-related
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| Research Institution | Osaka Dental University |
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Principal Investigator |
緒方 智壽子 大阪歯科大学, 歯学部, 助教 (60288777)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷田 純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00183070)
香川 景一郎 静岡大学, 電子工学研究所, 教授 (30335484)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 複眼システム / 歯周組織 / TOMBO / 歯肉厚 / 歯周治療 / ニューラルネットワーク / 複眼撮像システム / 人工知能 / 歯周疾患 / 画像計測 / ディープラーニング / ３次元形状計測 |
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| Outline of Research at the Start |
歯周疾患の治療前後で歯肉形態は様々に変化する。光技術の効果的な応用対象として、患者への負担軽減をしつつ、歯肉形態の空間・時間・推定組成の多次元情報に基づいた診断を可能にする口腔計測システムの開発を進めている。本研究では、複眼撮像システムTOMBOをベースとして、3次元形状計測、分光情報計測、立体表示用画像取得、アクティブ計測用パターン投影などの機能を集積化し、さらに人工知能を活用した推定機構を導入し、臨床利用に適したシステムを構築し、歯周治療臨床での判定精度を高め、治療指針への還元をめざす。
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| Outline of Annual Research Achievements |
マルチスペクトル画像とニューラルネットワークを用いて歯肉厚推定を行った。歯肉と象牙質を仮定した２層の歯肉モデリングを行い、学習データセットとして使用した。4 波長の口腔画像を入力として、2 次元の歯肉厚分布画像を示した。歯肉の奥に歯槽骨がない箇所では、CT の結果と近い値が得られた。一方で歯槽骨を含む箇所では、推定誤差が大きくなった。これらの実験により、一部を除き、口腔の分光画像をもとにニューラルネットワークを用いて歯肉の厚さを推定できることを示した。
分光画像による歯肉厚測定は、歯肉の奥に象牙質がある箇所では歯肉厚の推定ができていたが、歯槽骨が含まれる箇所では推定誤差が大きくなった。歯槽骨は血管が通っており吸収が強い組織であるが、今回２層目で設定した象牙質は散乱が強い組織である。そのため歯槽骨を考慮した歯肉モデルを作成する必要がある。
本研究で使用した歯肉+象牙質のモデルAに加え、歯肉+歯槽骨のモデルBを追加してそれぞれ推定することで、歯槽骨の有無にかかわらず推定することができると考えられる。このためには、ニューラルネットワークで学習する前に、実測データを歯槽骨がある箇所とない箇所とで分ける必要があり、歯槽骨を考慮した歯肉モデルを作製することにより、すべての箇所における歯肉厚の推定ができる可能性が示唆された。
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