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

1999 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・附属病院, 助手 (20243587)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松浦 正明 広島大学, 原爆放射能医学研究所, 助教授 (40173794) ; 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) ; 谷本 啓二 広島大学, 歯学部, 教授 (10116626)
• Keywords: 成長曲線モデル / 正規混合分布 / 顎・顔面の成長

Research Abstract

本研究の目的は前年度に引き続き、時系列的に得られた多変量成長データを用いて成長パターンを総合的に記述することにある。
ランダム効果をもつ成長曲線モデルを拡張し個体変動として多変量正規混合分布を仮定し、成長のパターンを分類する手法が佐藤、大瀧により提案された。これについては、"正規混合モデルを用いた成長曲線データの分類"(日本統計学会)、"繰り返し測定データの分類"(シンポジウム「実験と非線形統計モデル」)として学会発表をおこなった。
また、新たに広島大学歯学部附属病院矯正科で不正咬合の治療を受けた患者67名の経年的に撮影された顔面側貌X線規格写真を用いて歯学部放射線科の協力を得てデータベースの作成を行った。
現在、新しく得られたデータを用い、各計測部の経時的変化に対して非線形モデルを適応し推定されたパラメータを個人の成長の特徴量として、上述した解析方法に基づいてデータ解析をおこなっている。個体変動に対して2個のコンポーネントからなる正規混合分布を仮定し得られた事後確率をもとにデータの分類をおこなった。下顎のある部位については分類結果は治療効果がみられなかった異常な成長を示したと考えられる群と治療効果がみられた正常な成長を示したと考えられる群に対応していた。なお、大瀧、佐藤等によって開発されたソフトウエアKPP3(仮称)を用いた。解析結果は、平成12年度日本計量生物学会・応用統計学会合同年次大会で発表予定である。