| 研究課題/領域番号 |
18K09653
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57050:補綴系歯学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
奥山 弥生 東北大学, 大学病院, 助教 (30223697)
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| 研究分担者 |
江草 宏 東北大学, 歯学研究科, 教授 (30379078)
山田 将博 東北大学, 歯学研究科, 准教授 (90549982)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 支台歯形成 / 技能評価 / 人工知能 / 機械学習 / ニューラルネットワーク解析 / ルーブリック / 支台歯形成技能 / 評価 / デジタルデータ / ニューラルネットワーク / 評価自働化システム |
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| 研究成果の概要 |
歯科治療における支台歯形態の良否の臨床的判断は主観的な目視に依存している。本研究では学生が模型上で形成した人工歯の3Dデータを対象に、指導者による採点用ルーブリックを用いた評価結果を「教師」とした機械学習を行い、支台歯形成技能評価自働化システムの開発に取り組んだ。その結果、評価項目「軸面のテーパー」では高い正解率の解析方法（１D-CNN）が得られ、「咬合面の削除量」では、断面作成の方向や測定箇所の選択など、10名の学生データを対象に数値解析を行った結果、次元を減らした検討により「3Dデータのままの解析」の可能性が示唆された。研究遂行上、汎用性に富む有益な結果で、研究をさらに進める計画である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
デジタル技術が広く応用されている歯科治療の中で、主観的な目視による評価を行っている現状を打破する上で客観的デジタルデータに基づき、機械学習による解析を基盤とした支台歯形成の評価システムの開発は学術的に新規性に富み、歯科医学教育向上の点でも、臨床歯科治療における支台歯形成の研修に有用なデバイスとなり、歯科医療界全体の医療技術のボトムアップ、および医療の質の向上に寄与することが期待できる。人の目による評価には限界があり、それを補う意味でも必要なシステムであり、画像によるリアルタイム評価ならびにフィードバックの実現化、さらに自学自習システムへの展開など本システム開発の社会的意義は大きい。
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