2021 Fiscal Year Annual Research Report
A data assimilation-based prediction system on tooth movement for supporting orthodontic treatment
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18K11339
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
須賀 一博 工学院大学, 工学部, 准教授 (30408992)
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2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 歯科矯正 / データ同化 / 逆問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，より安全かつ効果的な歯科矯正治療の実現を支援するために，歯の移動予測システムを開発することを目的とした．
まず，効率的な歯の移動予測システムを開発するために，（1）ワイヤーの設置によって生じる矯正力を定量評価するシステムの開発，および (2)矯正力が作用する歯の移動方向を予測する数理モデルを提案した．（1）では，ワイヤーの設置条件や手順が矯正力やモーメントにどのように影響するのか系統的数値実験で評価した．（2）では，予測モデルの精度向上を試みた．歯根膜の材料非線形性や形状によって精度良く歯の姿勢を予測できない問題があった．予測精度を向上するアルゴリズムの検討を進めた．
次に，（3）データ同化による歯の移動量の定量予測システムの開発，および（4）歯の材料定数や歯に作用する矯正力を同定するシステムの改良を進めた．（3）では，歯冠部の３次元形状計測データを歯科用光学スキャナで計測する．計測された移動前後の計測データから歯の並進移動量と回転移動量を算出するアルゴリズムを開発した．さらに，歯冠部の形状がどの程度計測されていれば，高精度で計測できるかを明らかにした．（4）では，歯の材料定数や歯に作用している矯正力を同定するシステムの改良を進めた．これまでに開発した逆問題解析を応用した予測モデルの問題点を，進化的アルゴリズムを用いることで克服した．
次に，（5）歯の形状モデルを自動構築するための機械学習アルゴリズムの開発おこなった．この内容は，共同研究機関での実験が制限となったため，実施内容を変更して実施したものであるが，目的を達成するために必要な内容である．歯の移動を予測するために，歯根部の形状を歯科用CTから抽出し3次元モデルを生成する機械学習アルゴリズムの開発をおこなった．CT像を組み合わせて利用することで，CT像から歯領域の抽出精度を向上させることができた．
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