顎・顔面の成長予測を例題とした多次元データ構造の探索方法の研究

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10680318
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 大谷 敬子 広島大学, 歯学部, 助手 (20243587)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 谷本 啓二 広島大学, 歯学部, 教授 (10116626) ; 佐藤 健一 広島大学, 原爆放射能医学研究所, 助手 (30284219) ; 大瀧 慈 広島大学, 原爆放射能医学研究所, 教授 (20110463)
• Keywords: 成長曲線モデル / 顔面の成長

Research Abstract

広島大学歯学部矯正科に保管されている小学生50名(男性29名 女性21名)の顔面側貌X線規格写真を用いてデータ・ベースの作成を行った.
資料は,各児童について,小学校1年から6年まで経年的に撮影されたものである,ただしデータは,欠落値を持つアンバランス型経時データである.
基準面を設定しX線写真上の各計測点を座標入力した.また,各個人について,顔面の成長の経年的変化を定量化し,側貌の成長過程をグラフィカルに視覚化できるソフトウエアを開発した.
本研究の目的の一つは,成長パターンを時系列的に記述し,これを分類することにある.大瀧,佐藤(1997)によって提案された成長曲線モデルに基づくk-means法を用いた手法により,各変数ごとに成長曲線の分類を試みた.その結果,外れ値の探索について有効な情報を得る事ができた.また,分類の結果を解釈する上で,例えば遺伝的素因のように,与えられた説明変数でもって説明できないグループが存在することが示唆されたことから,このような要因を考慮した確率混合モデルを考える必要があると思われた.
各測定値は顔面の成長について独立なものではなく互いに相関を持つものである.今後更に,多変量の成長モデルを開発する必要がある.しかしその場合,各項目間および経時間の相関構造を考慮したモデルは膨大な未知パラメータを含むので,パラメータの数を減らす工夫をする必要がある.