Development of artificial intelligence to generate denture design

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K10016
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 笛木 賢治 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (30334436)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 若林 則幸 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (00270918) ; 高橋 邦彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (50323259) ; 稲用 友佳 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (50802302)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 部分床義歯 / 設計 / 人工知能 / ニューラルネットワーク / 深層学習

Outline of Annual Research Achievements

部分床義歯を設計する際には，歯列欠損の状態，残存歯と顎粘膜の3次元形態，支台歯の動揺度などの臨床情報に加え，異物感，患者の審美性への要望，耐久性，費用など多面的な情報も総合的に考慮する必要がある．歯科医師は，その上で，適切な支台歯を選定し，義歯の設計原則にもとづき支台装置の種類と配置，連結子の種類と走行，義歯床の大きさなどの構造因子を決定する．義歯の設計はこのような多変量情報に基づく臨床判断を要する重要なステップであり，歯科医師の経験と技量が義歯の質に大きく影響する．そこで，本研究では，部分床義歯の設計プロセスに人工知能を導入することで，歯科医師の経験と技量に依存せず適切な設計が自動的にできるシステムを開発することを目的とする．
具体的には，様々な欠損型と残存歯の状態に応じて，適切な支台歯と義歯の構成要素（支台装置，連結子）を出力する予測プログラムを作成する．第一段階として，２０２１年度には義歯設計の症例情報を収集して電子化とデータベースを作成した．東京医科歯科大学歯学部附属病院の第一総合診療室で補綴を専門とする歯科医師の指導をもとで製作した部分床義歯（約1,000症例）の紙ベースのプロトコールから臨床情報と義歯設計情報を抽出して電子ファイルを作成した．次に，人工知能を構築する際に使用する入力パラメータを設定するための検討を行った．プログラム言語にはPythonを使用し上顎と下顎それぞれの大連結子の種類をアウトカムとし，欠損部位，欠損示数，歯周組織のパラメータ，欠損部顎堤の形状などを予測因子として深層学習の予測モデルを試作した．次に，モデルの予測精度を検証して入力パラメータの検討を行った．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

２０２１年度には，人工知能を構築するために必須な約１０００症例のデ－タベースを構築して，プログラムを試作する段階まで達成できたため．

Strategy for Future Research Activity

２０２２年度は，モデルの予測精度上げるため個々の症例デ－タを精査して，その結果に基づき入力パラメータを再検討して，精度の高い大連結子の予測パラメータを決定する．さらに．より高度なプログラミング手法を導入してモデルの予測精度の向上を図る．

Causes of Carryover

昨年度はデ－タベース構築を主な作業となったため，デ－タの解析と人工知能構築解析用の機材を購入しなかった．今年度は，デ－タ解析などの器材購入などを行う予定である．