顔面写真からセファロ計測点を高精度予測する被曝回避AIベースセファロ分析法の確立

• Project/Area Number: 24K13203
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57070:Developmental dentistry-related
• Research Institution: Tokyo Dental College
• Principal Investigator: 西井 康 東京歯科大学, 歯学部, 教授 (70307388)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菅原 圭亮 東京歯科大学, 歯学部, 准教授 (10506926) ; 松永 智 東京歯科大学, 歯学部, 准教授 (70453751) ; 立木 千恵 東京歯科大学, 歯学部, 講師 (70582394)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: AI / 顔認識 / セファロ分析

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、AI深層機械学習を用いて顔面写真からセファロ分析の計測点を高精度に予測し、自動セファロ分析を行うことである。これによりエックス線被爆を回避した、非侵襲的かつ正確で迅速な解析による矯正診断を行うことができる。具体的には、現在開発中の正常咬合者顔面写真からのセファロ計測点学習・予測アルゴリズムを改良し、あらゆる不正咬合に対応した顔面写真からのセファロ分析自動分析システムを開発することである。