自己組織化マップによる顎矯正手術計画の解析と計画支援システムの開発

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13672181
• Research Institution: Fukuoka College of Health Sciences
• Principal Investigator: 升井 一朗 福岡医療短期大学, 歯科衛生学科, 教授 (50131884)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 神洒 勤 九州工業大学, 大学院・生命体工学研究科, 助教授 (20231607) ; 山川 烈 九州工業大学, 大学院・生命体工学研究科, 教授 (00005547)
• Keywords: 顎変形症 / 症型分類 / 術後側貌予測 / 自己組織化マップ / 遺伝的アルゴリズム / ネオファジィニューロン / ユーザーインターフェイス / ソフトウエア

Research Abstract

本年度は、顎変形症患者の症型分類アルゴリズムの構築と、術後の側貌予測アルゴリズムの開発を行い、これらソフトウェアのパッケージングに関して研究を行った。
具体的には、自己組織化マップと遺伝的アルゴリズムを融合した手法を用いて、顎変形症患者の症型分類を行うアルゴリズムを開発した。自己組織化マップは分類問題に多く用いられているが、パラメータの決定に問題がある。一方、遺伝的アルゴリズムは最適化問題に非常に有効な手法である。提案手法は遺伝的アルゴリズムを用いて自己組織化マップのパラメータを決定するものである。従来の線形分類法や非線形分類法などでは顎変形症患者の症型分類は困難であったが、本手法により高い精度で分類が可能であることを確認した。この結果をInternational Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (2002年10月21-25日につくば市で開催)において報告した。
また、ネオファジィニューロンと呼ばれるニューロンモデルを用いて、術前の硬組織計測点と軟組織計測点の座標および術後の硬組織計測点の座標に基づいて、術後の軟組織計測点の座標を高い精度で予測する手法を開発した。さらに、術前の患者を上述のシステムで症型分類し、各症型に用意した予測システムを用いることで、より高い予測精度が実現できたことを確認した。この結果を第15回バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会(2002年10月19-20日に下関市で開催)において発表した。以上の2つのアルゴリズムを、ユーザーインターフェイスの優れたソフトウェアで実装するために、株式会社キューブスにパッケージングを依頼した。現在、ソフトウェア上で分類・予測が可能な状態である。