機械学習理論を応用した進行性下顎頭吸収の発症リスク評価システムの開発
| Project/Area Number |
21K17008
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 57040:Regenerative dentistry and dental engineering-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
佐世 暁 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (50849445)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 進行性下顎頭吸収 / PCR / 有限要素解析 / 機械学習 / 吸収性下顎頭吸収 |
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| Outline of Research at the Start |
進行性下顎頭吸収（PCR：Progressive Condylar Resorption）は、下顎頭の著明な吸収像を特徴とする病態をさし、下顎後退症発症への関与や下顎骨前方移動の後戻りの主たる原因として注目されている。顎矯正手術後の下顎頭にかかる負荷の量と負荷に対する骨の許容力が関与していると考えられており、これを事前に防ぐためには術前の力学的なシミュレーションが必要不可欠であるが、既存のシステムは十分に機能しているとはいえない。本研究は術後想定3次元モデルで有限要素法を用いて力学的に解析し、機械学習理論を応用しPCRのリスク評価システムを構築することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
顎変形症の治療においてCTやMR画像をもとにした3次元シミュレーションの臨床応用が進んでいる。そのデータを新たに直面する症例の診断に利用することは臨床的有用性が高いが、現在のところ診断および治療方針の決定や特定の疾患予防策の立案に有用なフィードバックに帰結するには至っていない。本研究は術後想定3次元モデルで有限要素法を用いて力学的に解析し、機械学習理論を応用しPCRのリスク評価システムを構築することを目的とする。
本年度は、昨年に引き続きモデルの構築および解析を行った。CTデータから実際の本解析用モデルの構築は当初の予定よりも時間がかかっている。構築したモデルを本解析にかけた際に実行エラーが生じ、解析が進まず構築したモデルの修正にさらに時間を要してしまっている。本解析では生体等価性試験で採用された荷重を筋の付着部位や術後に咬合接触がある代表点に荷重し必要な咀嚼筋の作用をシミュレートした荷重条件の設定を想定していたが、より単純化したモデルで解析する必要があると考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本解析に時間を要している。条件の設定等を過去の報告を検討しすすめる。
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| Strategy for Future Research Activity |
構築したモデルを用いて本解析を実施し、顎骨内応力分布の傾向について検討する。解析結果から形態的あるいは力学的特徴を算出し、それを構築システムのパラメータとして使用できないか検討する。
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Report
(3 results)
Research Products
(12 results)
