Project/Area Number |
23K09501
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 57080:Social dentistry-related
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
藤本 秀子 京都大学, 医生物学研究所, 研究員 (30722798)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 明子 北海道大学, 医学研究院, 特任助教 (00867179)
伊藤 寿宏 京都大学, 医生物学研究所, 特定研究員 (40806593)
川上 竜司 京都大学, 医生物学研究所, 特定助教 (70869114)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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Keywords | 歯槽骨画像 / 深層学習 / 歯槽骨吸収 / 歯周病画像検査 / 特徴点検出 |
Outline of Research at the Start |
歯周病画像検査では、歯科医師は肉眼により歯槽骨の吸収状態を患者に説明するが、なんらかの客観的指標を用いて実施されているわけではない。我々はこれまでの研究で、歯周病の有無にかかわらず歯槽骨の形状が加齢により変化するという知見を得た。これは歯周病診断において個々人の経年変化を考慮する必要性を示している。本研究は、X線画像上の歯槽骨の形状を数値化したデータをもとに、患者個人の変化と照らし合わせ、歯周病検査の新たな指標として加えることを目指した。本研究は、指標を用いた初めての歯周病画像検査法であり、しかもそのデータはそのまま、身元確認に役立つという、臨床検査結果を有効活用する社会インフラ整備である。
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