研究課題/領域番号 |
22K06415
|
研究種目 |
基盤研究(C)
|
配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分45050:自然人類学関連
|
研究機関 | 日本大学 |
研究代表者 |
五十嵐 由里子 日本大学, 松戸歯学部, 准教授 (60277473)
|
研究分担者 |
森田 航 独立行政法人国立科学博物館, 人類研究部, 研究員 (20737358)
金子 美泉 日本大学, 理工学部, 助教 (30755418)
近藤 信太郎 日本大学, 松戸歯学部, 教授 (60186848)
内木場 文男 日本大学, 理工学部, 教授 (60366557)
根岸 慎一 日本大学, 松戸歯学部, 教授 (60579118)
粟飯原 萌 日本大学, 理工学部, 助手 (90824011)
|
研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
|
キーワード | 人工知能 / ディープラーニング / 歯種鑑別 / 幾何学的形態測定学 / 相同モデル / 形態地図法 / 歯の形態 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は,ディープラーニング(DL)と幾何学的形態測定学(GM)を協働させることにより,実物の遊離歯を用いた歯種鑑別を高精度で行う学習モデルを作成し,同時に,歯種鑑別に重要な形態の特徴を明らかにすることを目的とする。DLには畳み込みニューラルネットワーク(CNN),GMには相同モデルと形態地図法を用いる。 本研究は,先史学や法医学における歯種鑑別の精度向上と 効率化を実現し,将来的には,より複雑な骨形態の識別方法の開発につなげる。また本研究は「ヒトが複雑な形態のどこに注目して識別を行っているか」という形態 学の根本的問題を解明する。
|
研究実績の概要 |
①データ収集・総括班②DL班の研究実績は以下の通りである。AIによる歯種鑑別については,下顎大臼歯と下顎中切歯の鑑別モデルが完成し,下顎小臼歯および下顎大臼歯の歯種鑑別モデルを改良中である。具体的には,まず学習モデルの素材の改良を行った。歯列石膏模型から単独歯の副模型を作成し,さらに,歯肉部分を除去した副模型を作成した。学習モデル素材から静止画像データを作成する過程においては,模型を回転台に固定してビデオカメラで模型の動画を撮影するが,そのための撮影装置を本研究のために作成した。学習を重ねる過程で撮影装置の改良も行った。動画から静止画像データを作成し,ディープラーニングを行うが,その際に転移学習を用いた。これらの改良によって鑑別精度が現在向上しつつある。このモデルを実用化するためには,さらに改良を加えて精度を上げる必要がある。研究成果は,第64回歯科基礎医学会学術大会,日本大学特別研究キックオフシンポジウム ,日本大学理工学部学術講演会,第128回日本解剖学会総会・全国学術集会において発表した。 ③幾何学的形態測定学1班の研究実績は以下のとおりである。相同モデルによる小臼歯の鑑別モデルについて研究を進めている。特に形態の性差についての検討を行った。研究成果は,第64回歯科基礎医学会において発表した。 ④幾何学的形態測定学2班の研究実績は以下のとおりである。今年度はヒトの大臼歯のデータ収集を主に行った。形態地図法による3次元形状の定量化手法の改良を試みた。
|
現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
①データ収集・総括班②DL班に関しては,AIによる歯種鑑別について,下顎大臼歯と下顎中切歯の鑑別モデルが完成し,最も難しいと予想される小臼歯の鑑別モデル,および小臼歯と大臼歯の鑑別モデルの完成に近づいているので,研究の進捗状況はと予定通りとみなせる。 ③幾何学的形態測定学1班に関しては,相同モデルによる小臼歯の歯の鑑別モデルの分析が進んでいるので,研究の進捗状況はと予定通りとみなせる。 ④幾何学的形態測定学2班に関しては,データ収集および方法の確立が予定通りにすすんでいるので,研究の進捗状況はと予定通りとみなせる。
|
今後の研究の推進方策 |
①データ収集・総括班②DL班に関しては,AIによる歯種鑑別において,学習モデルとして新たに抜去歯を利用する方法を試みる。さらに,転移学習とパラメータの改良を引き続き実行し,小臼歯の鑑別モデル,および小臼歯と大臼歯の鑑別モデルを完成させる。その後,他の歯種の鑑別モデルの作成に取り掛かる。 ③幾何学的形態測定学1班に関しては,相同モデルによる第一・第二小臼歯の形態的差の検討を進める。 ④幾何学的形態測定学2班に関しては,引き続きデータ収集を進めると共に、深層学習の学習データを収集すべく2次元画像マップとしてのデータベース構築も進める。
|