2021 Fiscal Year Annual Research Report
個人識別を支援するAIを用いた歯科材料判別装置の開発
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20K18812
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
村山 良介 日本大学, 歯学部, 専修医 (70706811)
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2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 超音波 / OCT / 個人識別 / 歯冠色 / AI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の概要は，歯冠色材料を非破壊的な計測手技を用いて特定することによって，歯科的個人識別へ応用することである．現在までのところ，研究が完了しているのは，歯冠色材料（セラミック，ジルコニア，レジンブロック）および歯質の超音波計測であり，これらは各学会で発表済みである．さらに，歯列のデジタルデータ化を実現するために，口腔内スキャナを用いた歯列の３Dデータ構築の一手法として，バーチャル模型を作成し，個人識別のための遠隔実習システムの検討，と題し第89回日本法医学会学術関東地方集会で発表した．
その後，歯冠色材料の赤外線データによる判別方法の一手技として，近赤外線装置であるOCTを用いて歯質および歯冠色材料の信号強度分布を採取した．その結果，エナメル質表面およびセラミックの信号強度分布は類似していることがわかった．このことは歯面研磨ペーストによる機械的歯面清掃を施した歯質表面のデータから導き出されたものである．すなわち，光線透過性と歯質の滑沢度は相関関係にあり，歯冠色材料であるセラミック表面の光線透過性は，エナメル質と同等であり，信号強度分布による識別は困難であるが，例えば陶材焼付金属冠のような金属フレームを有する場合は，パラジウムの存在によって識別は容易である．また，ジルコニアとCAD/CAMブロックもまた特有の信号強度分布を有するため，識別は容易であることがわかった．
AIを用いた検出方法としては，超音波計測で得られた波形を教師データとし，プログラミングはPythonを用い，アルゴリズムはYOLO v2を用いた．その結果，セラミック，ジルコニア，CAD/CAMブロックのインゴットを計測した波形の識別は97%で可能であった．
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