| 研究課題/領域番号 |
23K09261
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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 | 鶴見大学 |
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研究代表者 |
鈴木 恭典 鶴見大学, 歯学部, 准教授 (70257335)
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| 研究分担者 |
大久保 力廣 鶴見大学, 歯学部, 教授 (10223760)
栗原 大介 鶴見大学, 歯学部, 学内講師 (70535773)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 人工知能 / インプラント治療 / 予測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現状のインプラント治療システムは術者の経験と知識に頼る部分が多く，患者により治療の予後は異なる．本研究は欠損補綴患者の治療に対し，超高次元自己学習型人工脳を用いて治療予後に影響を及ぼすリスク因子を症型ごとに明らかにし，リスク因子への対応を含めた最善の補綴インプラント治療方針と治癒像を検証する．また個別の患者に対応したカスタム医療を行うために，ビッグデータを蓄積し数値化しそれぞれの患者に対応する最適な治療方針を企図する．
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