Improvement of periodontal tissue judgment with the compound eyes imaging system using deep learning

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K05369
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 30020:Optical engineering and photon science-related
• Research Institution: Osaka Dental University
• Principal Investigator: OGATA Chizuko 大阪歯科大学, 歯学部, 助教 (60288777)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 谷田 純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00183070) ; 香川 景一郎 静岡大学, 電子工学研究所, 教授 (30335484)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 歯周組織 / TOMBO / 歯肉厚 / 複眼システム / 歯周治療 / ニューラルネットワーク

Outline of Final Research Achievements

We have applied a compound imaging system called thin observation module by bound optics (TOMBO) to dental treatment and confirmed its effectiveness. In addition, in order to measure the depth of the gingiva about 2 mm from the surface layer, we conducted research on gingival thickness measurement based on spectroscopic image measurement and machine learning. We created a numerical phantom in which the gingival thickness varied depending on the location, and confirmed through simulation that a two-dimensional distribution of gingival thickness could be obtained using two-layer neural networks, thereby confirming the effectiveness of the study method.

Free Research Field

歯周病学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまでの研究において、デンタルミラー型形状をもち、3次元形状計測、その他の歯周疾患に関する画像情報を取得する複眼口腔計測システム(TOMBO)を開発し、生体色素、歯肉歯槽粘膜境推定の有効性を確認した。本研究により、歯肉歯槽粘膜部位の特定を撮像画像上で一括して行うことができることは臨床上有意義である。歯肉厚の測定は、注射針を穿刺するなどして行われ、歯肉の侵襲を招く。撮像画像上で計測を行えば侵襲が無くなり、効率的な診断や治療計画立案が可能になるなど、本技術が確立されれば、さまざまな症例データの蓄積が容易になり、ビッグデータに基づく新たな歯科医療の開発につながる。