| 研究課題/領域番号 |
19K10236
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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 | 公益財団法人神経研究所 |
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研究代表者 |
對木 悟 公益財団法人神経研究所, 研究部, 研究員 (90376765)
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| 研究分担者 |
福田 竜弥 公益財団法人神経研究所, 研究部, 研究員 (90624833)
中山 秀章 公益財団法人神経研究所, 研究部, 研究員 (30444144)
竹内 暢 公益財団法人神経研究所, 研究部, 研究員 (80360296)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 閉塞性睡眠時無呼吸 / AI / 口腔内装置 / 顎顔面形態 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究はOSAに対し、適切な介入選択を支援するために計画された実証的研究である。これまでに申請者らはOSA発症・重症化に関わる歯科的特徴を明らかにし、その特徴を有する患者では口腔内装置が奏功しやすいことを突き止めた。そこでAIを用いて試験的な機械学習を行ったところ、上記の特徴を検出できる可能性を見出した。よって本研究では、(1)その知見を再検証した上で、(2)口腔内装置治療効果を予測するモデルを設計し、(3)その有効性を前向き研究で検証する。本研究でAI活用型プラットフォームが構築できれば、口腔内装置治療効果に関する情報を事前に得ることで、主観・経験や特殊技術によらない治療法選択が可能となる。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、閉塞性睡眠時無呼吸(Obstructive Sleep Apnea; OSA)に対し、適切な介入選択を支援するために計画されている。顎顔面領域に形態的異常がみられる場合、OSAは重症化しやすい。一方、OSAに対する保存的治療法である口腔内装置は、このような形態的異常が顕著でない患者ほど奏功しやすい。つまり顎顔面領域の解剖学的特徴に着目し、OSAの早期発見と口腔内装置治療適応患者の選択が可能となるかもしれない。そこで我々は、人工知能（AI）と画像を用いて試験的な機械学習を行ったところ、顎顔面領域の解剖学的特徴を検出できる可能性を見出した。本研究では、その知見をディープラーニングを用いて再検証した上で、口腔内装置治療効果を予測するモデルを設計し、その有効性を検証する。これまでに、終夜ポリグラフ検査結果に基づき正解ラベルを付与した側面頭部X線規格写真をサンプルとした機械学習を行い、重症OSA患者を高精度で検出できることを見出し、その知見を公表した。一方、複数のネットワークモデルを用い、Limitationであった軽症例や中等症例との識別を試みてみたものの精度は限定的であった。この知見をあわせ、ニューラルネットワークを用いた口腔内装置治療効果予測モデルの作成を行う。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初の協力企業との共同研究が打ち切りとなった。その後、新規に他の企業からの協力を得て共同研究開始するために準備を要したため。
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| 今後の研究の推進方策 |
ニューラルネットワークを用いた口腔内装置治療効果予測モデルの作成を行う。
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