研究課題/領域番号 |
23K09501
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分57080:社会系歯学関連
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
藤本 秀子 京都大学, 医生物学研究所, 研究員 (30722798)
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研究分担者 |
竹内 明子 北海道大学, 医学研究院, 特任助教 (00867179)
伊藤 寿宏 京都大学, 医生物学研究所, 特定研究員 (40806593)
川上 竜司 京都大学, 医生物学研究所, 特定助教 (70869114)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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キーワード | 歯槽骨画像 / 深層学習 / 歯槽骨吸収 / 歯周病画像検査 / 特徴点検出 |
研究開始時の研究の概要 |
歯周病画像検査では、歯科医師は肉眼により歯槽骨の吸収状態を患者に説明するが、なんらかの客観的指標を用いて実施されているわけではない。我々はこれまでの研究で、歯周病の有無にかかわらず歯槽骨の形状が加齢により変化するという知見を得た。これは歯周病診断において個々人の経年変化を考慮する必要性を示している。本研究は、X線画像上の歯槽骨の形状を数値化したデータをもとに、患者個人の変化と照らし合わせ、歯周病検査の新たな指標として加えることを目指した。本研究は、指標を用いた初めての歯周病画像検査法であり、しかもそのデータはそのまま、身元確認に役立つという、臨床検査結果を有効活用する社会インフラ整備である。
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