ディープラーニングを応用した口腔画像識別技術の解明

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K10268
• Research Institution: The Japanese Red Cross Toyota College of Nursing
• Principal Investigator: 森田 一三 日本赤十字豊田看護大学, 看護学部, 教授 (50301635)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐久間 重光 愛知学院大学, 歯学部, 講師 (80271386) ; 高見 精一郎 日本赤十字豊田看護大学, 看護学部, 助教 (60528058)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 口腔 / 歯 / 補綴物 / 人工知能 / ニューラルネットワーク

Outline of Annual Research Achievements

人工知能による歯科医療材料の識別の研究について、対象となる補綴物をMBCr（フルベイク）、FMC金パラ、FMC・PGA金合金、MBCr（フルベイク）、フルジルコニアCrステイニング法による、CAD/CAM冠、VCrレジン前装冠、MBCr（フルベイク）、オールセラミックCrレイヤリング法による、材質で作成した。これらの画像を取り込む段階で、以前より模索していた4Ｋ解像度のwebカメラによる画像取り込みプログラムの実用化の可能性が出てきたことから、画像取り込むシステムの見直しを進めてきた。画像取り込み部分を当初予定していたスマートフォンやタブレットのカメラおよび汎用撮影プログラムから自作のシステムに変更することで、作成した画像識別のニューラルネットワークを効率的に撮影システムに組み込むことが可能となることを期待している。この技術はニューラルネットワークを最終的に実用化する際に必要になるものであるが、本研究申請時点では本研究の結果を得た後に、さらに探索することを予定していた。今回、予期せずこれらの技術利用にめどが立つ可能性が出てきたことから、追求を進めている。これらの技術を応用することで、本研究で解明・作成しようとしているニューラルネットワークがさらに、具体的かつ実用的なものとなることを想定している。
人工知能による口腔の外観の識別精度の解明については、口腔の部位（前歯部、臼歯部）の識別能力についてのニューラルネットワークの検討を行うなど進めている

Current Status of Research Progress

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

Reason

研究１．人工知能による口腔の外観の識別精度の解明については機材の調達の問題がある一方で、研究２．人工知能による歯科治療素材の識別精度の解明では、当初想定していなかった技術的な進展を得ているため。

Strategy for Future Research Activity

研究１．人工知能による口腔の外観の識別精度の解明については情勢を見つつ、適正な価格での研究環境作成を目指す。
研究２．人工知能による歯科治療素材の識別精度の解明については、まずは画像取り込み技術の完成を目指して進める。
研究３．人工知能による歯質と付着物の識別精度の解明について、試験的に歯垢の画像データの分析を進めることとする。現時点では、本研究においても研究２で開発している画像取り込み方法が有用と考えており、これらの技術の応用を試みる。

Causes of Carryover

本研究経費で購入を予定していたＰＣの部品、特にグラフィックボードが、世界的な半導体不足の影響から非常に高価かつ入手できない状況となり、次年度購入することを予定している。情勢を見つつ、適正な価格での研究環境構築を目指す。