研究課題
近年、デジタル技術を基盤とした歯科治療は目覚ましい発展を遂げてきた。このデジタルデンティストリーにおいて高い治療効果を得るためには、適切な支台歯形態が必要不可欠である。しかし、支台歯形態の良否の判断は、いまだ定性的・主観的な目視に依存している。申請者はこれまで、「高精度・高速の三次元スキャナーによる支台歯形態の三次元形状計測方法」および「支台歯形態を評価する採点用ルーブリック」を開発してきた。ただし、これらの技術は手動の過程を多く残しており、人的資源に頼らざるを得ない。本研究は、支台歯形態評価のルーブリックを学習させた人工知能による支台歯形態評価自働化システムの開発を目的とする。平成30年度は、過去３年間の学生が行った支台歯形成模型を対象にルーブリックを用いた支台歯形態評価を実施し、総括した一部を報告した（日補綴誌10巻）。現段階では、ルーブリックの評価項目や定量化に関しては現行通りで進めることとする。一方、同一の支台歯模型を、東北大学大学院歯学研究科現有のCAD装置（AadvaD810）を用いてデジタルデータとして採取し、研究協力者とともに、採点用ルーブリックの中の２項目について機械学習を行うことが決定した。本年度は、50本のデータを対象に、データ解析手法の検討が行われ、紆余曲折の結果、断面の輪郭の形状から特徴量を抽出する手法が望ましいとの結論を得ることができ、本格的な機械学習の実施の可能性を確かめることができた。また、次年度は、鋭角部の仕上げなど数値化が困難な項目に関して、定量データへと変換するプログラムを構築し、採点用ルーブリックの既存の項目を基に、支台歯計測ポイントを細分化することによって、支台歯形態の全体像をより詳細に評価できる定量値を得ることを目指し、研究を展開させる計画である。
3: やや遅れている
学生が行った支台歯形成模型のデジタルデータの解析方法のトライアル解析に若干長い時間を要し、機械学習の本格実施が遅れたため。また、STLデータのデータ量の把握など、詳細な連絡が滞り、三次元形状計測に求められるデータの性状等の伝達がなされなかったため。なお、三次元形状計測に関する研究が滞った場合は、①機械学習の応用に関する研究を積極的に進め、②ルーブリック採点表の評価項目の中の数値化が困難な項目に関して、定量データへと変換するプログラムを構築し、実用を目指す。
今月、デジタルデータの解析方法がほぼ決まったことから、本格的な機械学習に着手する。画像解析に強いといわれるＣＮＮの手法を駆使し、より高い正解率を出せる特徴量の抽出を目指す予定である。一方、評価項目の拡充は課題で、研究協力者とともに、鋭角部の仕上げや辺縁の連続性・形態など数値化が困難な評価項目に関して定量データへと変換するプログラムを構築する。測定機器の開発については、測定機器とデジタルデータの評価ソフトの連動は、教育の現場ではフィードバックの実現化を考えた場合、最重要項目であることを熟慮し、三次元形状計測の基本原理に即した理想の測定機器を設計する。
すべて 2018
すべて 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)
日補綴会誌
巻: 10 ページ: 335-344
Eur J Dent Educ
巻: 23 ページ: 17-31
10.1111/eje.12395
