Estimation of 3D skeletal reference points from 3D facial photographs using machine learning

Research Project

Project/Area Number	25K20442
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 57070:Developmental dentistry-related
Research Institution	Tokyo Dental College
Principal Investigator	立木千恵東京歯科大学, 歯学部, 講師 (70582394)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Keywords	外科的矯正治療 / 機械学習 / 3D画像 / 矯正診断 / セファロ分析
Outline of Research at the Start	顎変形症（あごのゆがみ）の治療（あごの手術を伴う矯正治療）には立体的な画像診断が必要となるが、これには被曝線量の多いCT撮影が必要である。近年、AIの急速な進歩により画像診断分野へのAIの有効性が報告されている。申請者らは、AIによる2D顔面写真から骨格の基準点を高精度に推定するアルゴリズムを開発報告した。本研究はこのアルゴリズムを応用し、3D顔面写真から顎顔面の3Dセファロ基準点を高精度に推定するアルゴリズムの開発を目指す。さらにこのアルゴリズムを利用し3D セファロ自動分析まで行えるようにする。これは顎変形症患者のみならず、被曝感受性が強い小児の顎顔面先天疾患患者への応用が期待できる。