| Project/Area Number |
21K17068
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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 57050:Prosthodontics-related
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
松田 岳 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(歯学域), 助教 (50779965)
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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 |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | AI / 全部床義歯 / デジタルデンティストリー / 人工知能 / IOS / 口腔内スキャナ / 顎堤形状 |
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| Outline of Research at the Start |
有床義歯治療における印象採得・咬合採得は、特にデジタル化が難しく、ほとんど実用化には至っていない。昨今の人工知能（Artificial Intelligence:AI）の開発は目覚しく、人間の知能を凌駕するほどの発展を遂げている。そこで、本研究では、無歯顎者の研究用模型（概形印象）から作業用模型（精密印象）の形状の比較を行うことで、顎堤形状を推定するシステムを構築し、同様にして口腔内スキャナ（IOS）を用いた顎堤形状のデータから作業用模型の形状を再現する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 |
デジタル技術を応用した補綴治療法の開発が急速に進んでいる。歯科界におけるデジタル化は、産業界におけるデジタル化と同様に急速に進められており、補綴歯科領域においても例外ではない。特に、クラウンおよびブリッジ、インプラント上部構造などの固定性補綴装置については、臨床的に応用されている。しかし可撤性補撤装置である有床義歯治療に関する診療室における治療ステップはほとんど進んでいない。有床義歯治療における印象採得・咬合採得は、特にデジタル化が難しく、ほとんど実用化されていない。昨今の人工知能（Artificial Intelligence:AI）の開発は目覚しく、人間の知能を凌駕するほどの発展を遂げている。そこで、本研究では、無歯顎者の研究用模型（概形印象）から作業用模型（精密印象）の形状の比較を行うことで、顎堤形状を推定するシステムを構築し、同様にして口腔内スキャナ（IOS）を用いた顎堤形状のデータから作業用模型の形状を再現するシステムを構築することを目的とする。口腔内スキャナを用いて、無歯顎時の顎堤形態から精密印象採得の顎堤形態が推定できれば、来院回数を削減し、患者負担を軽減でき、印象材や石膏など医療廃棄物を削減できる環境に優しい印象採得が可能になると考える。
本年度は、必要な試料として、上下顎無歯顎模型を収集し、顎堤形状を推定するシステム構築のため、AIやディープラーニングの理解や知識を深めることを中心に研究を進めた。人工知能や歯科補綴学に関する国内学会・国際学会に参加し、同分野の研究者からシステム構築に必要な情報を収集した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和5年度は、研究用模型（概形印象）と作業用模型（精密印象）の比較から、作業用模型を推定する上で必要な解剖学的ランドマークを抽出、データベース化し深層学習を応用して学習させるため、上下顎無歯顎を10症例収集した。また画像認識によるAI（深層学習）システムを構築するため、学会に参加しAIやディープラーニングの理解を深め、システム構築に努めている。模型の収集と3次元データ化、ランドマーク抽出と研究用模型から作業用模型の推定するシステム構築を進めている。進捗状況としてはやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度に引き続き、研究用模型と作業用模型を収集し、画像認識によるシステムの構築を進める。研究用模型からランドマークを自動的に抽出するシステムを構築する。被験者として10名の無歯顎者の顎堤を口腔内スキャナにて撮像し、顎堤形状の3次元構築を行い、通法により採得された精密印象（作業用模型）との差を重ね合わせ比較し、歯科補綴分野における国内の学術大会で報告を行う予定である。
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