| 研究課題/領域番号 |
19K10244
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
山口 哲 大阪大学, 歯学研究科, 准教授 (30397773)
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| 研究分担者 |
今里 聡 大阪大学, 歯学研究科, 教授 (80243244)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 人工知能 / 機械学習 / CAD/CAMコンポジットレジン冠 / 修復材料 / 長期耐久性 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，従来品と比べて高い長期耐久性を有するコンポジットレジンを構成するために必要な組成（ナノフィラーの種類，平均粒径，形状，体積含有率，モノマーの種類，シランカップリング剤の種類など）を明らかにする．
そのために，①学習に使用する入出力データの準備，② 学習モデルの生成と検証，③ 学習モデルを用いた理想的な組成の探索を段階的に遂行する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，国内で入手可能な全てのCAD/CAM冠用コンポジットレジンの組成と3点曲げ試験により得られるデータを用いて，現在臨床応用されている材料よりもはるかに高い長期耐久性を達成できる理想的な組成を人工知能により明らかにした．本研究によって得られた成果は，既存のCAD/CAM冠の弱点を明確にし，新規材料を開発するための具体的な設計指針となるものと考える．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，大臼歯への適用に求められる物理的・化学的特性の要件を満たしたうえで，従来品と比べてさらに高い長期耐久性を達成できるCAD/CAM冠用コンポジットレジンの組成をAIにより構築した学習モデルを用いて明らかにした．本研究によって得られた成果は，既存のCAD/CAM冠の弱点を明確にし，新規材料を開発するための具体的な設計指針となることが期待できる．
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