2022 年度研究成果報告書

パターン認識技術を応用したインプラント体判別システムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号	20K09993
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57040:口腔再生医学および歯科医用工学関連
研究機関	大阪大学
研究代表者	若林一道大阪大学, 歯学部附属病院, 助教 (50432547)
研究分担者	中村隆志大手前短期大学, ライフデザイン総合学科, 教授 (20198211) 中野環大阪大学, 大学院歯学研究科, 助教 (40379079)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	インプラント / 自動認識 / AI
研究成果の概要	本研究では、パターン認識技術を応用したインプラント体判別システムの開発を目的とし、インプラント体のSTLデータを用いる方法を考案した。 3 種類のインプラントシステムに対し、68,688 枚の人工エックス線画像を生成後、トレーニングデータセット(n=61,819, 90%)をGoogle Inception v3に学習させた。そして、295枚の実際のエックス線写真を収集後、AIおよび、歯科医師3名に識別させた。その結果、識別精度は歯科医師の方が高かったが、識別時間はAIが最も早かった。本手法は、深層学習において問題となるエックス線画像の収集に対し、新たな解決方法となる可能性が示唆された。
自由記述の分野	歯科補綴学
研究成果の学術的意義や社会的意義	新たなインプラント体が日々開発され患者に用いられているが、メーカの違いのみならず、同一メーカーにおいても、その種類、構造は多岐にわたっている。さらには，インプラントの追加埋入や再治療が必要となった際、患者から埋入されているインプラント体の情報を引き出すことが困難となっている状況にも遭遇する。そのため、より簡便かつスピーディーにインプラント体を識別可能なシステムの開発は、喫緊の課題である。本研究で開発したシステムは、インプラント体のSTLデータから人工的に生成したデンタルエックス線画像を利用することで、深層学習において問題となる学習データの収集に対し、新たな解決方法となる可能性が示唆された。