| 研究課題/領域番号 |
21K09972
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
遠藤 弥生 東北大学, 歯学研究科, 大学院非常勤講師 (30223697)
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| 研究分担者 |
江草 宏 東北大学, 歯学研究科, 教授 (30379078)
熊澤 逸夫 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (70186469)
勝田 悠介 東北大学, 大学病院, 助教 (70781277)
山田 将博 東北大学, 歯学研究科, 准教授 (90549982)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 支台歯形成 / 技能評価 / 人工知能 / 機械学習 / ニューラルネットワーク解析 / ルーブリック |
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| 研究実績の概要 |
近年デジタルデンティストリーの開発は目覚しいものがあるが，補綴治療において口腔内で長期に安定した治療効果を得るためには，適切な支台歯形態を与える必要がある．しかし支台歯形態の良否の臨床的判断はいまだ目視に依存している．研究代表者はこれまで，「支台歯形態評価ルーブリック」を開発してきた．しかしこれらは手動の過程を多く残しており，評価者に多くを委ねている．
研究代表者は三次元形状デジタルデータの人工歯を対象に，教員によるルーブリックを用いた支台歯形態評価を教師とした機械学習を行い，種々の条件下での評価を重ね，１Ｄ-ＣＮＮの応用により，指導者による評価との一致率約70％という成果を得ることができた．さらに，令和４年度生体医歯工学共同研究拠点プロジェクトの共同研究と並行して東京工業大学との共同研究を進めた結果，評価項目「咬合面の削除量」と「軸面のテーパー」の適切なアルゴリズムを確立することができた．これは根幹的課題解決に相当するものであった．
今年度は，適切な支台歯形態の要件として重要と思われる評価項目「辺縁の形状」に着手した．高精度３Ｄデータを対象に辺縁にＪ-shape に相当する例数を計算式から抽出した．支台歯100本を対象に解析を進めたところ，該当する例数が極めて少なく，３Ｄデータの信ぴょう性に疑問が生じた．近年臨床で普及している口腔内オーラルスキャナー（ＩＯＳ）を用いて採取したデータの方が辺縁部の鋭利な画像を高精度に採取することが判明した．本研究は高精度のデジタルデータの採取に戻り，ＩＯＳを用いた安定した画像採取の方法を確立し，今年度を終えた．今後は，辺縁部の評価アルゴリズムを確立し，評価との照合を行い，人工知能も応用し，評価システムの根幹的課題の解決を図り，本システムの確立を目指す．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
期間当初は評価項目「咬合面の削除量」の評価方法，「軸面のテーパー角」の計算式の確立という大きな課題が解決できた．研究代表者が開発した「支台歯形態評価ルーブリック」には，９個の評価項目が設定されており，デジタルデータに基づいたアルゴリズムの確立を目指したが，これまでの評価の経験から，咬合面の削除量，軸面のテーパー，辺縁の形状この３個の項目がよりよい支台歯形成技能の評価には重要であると認識できた．そこで，今年は支台歯形態の辺縁部の形状について，その詳細を３Ｄデータから抽出し，評価することを試みた．
研究分担者である東京工業大学の教室員が非常にユニークな観点から100個の資料を対象に辺縁部の形状を精査した結果，そのうちの数個にしか臨床医が問題とするＪ-shapeを有していないとの結果が出た．支台歯形成済の人工歯をみると，はっきりとＪ-shapeが認められるにもかかわらず，ないとの結果であった．原因を考え，３Ｄデータの見直しに至った．試みに近年普及している口腔内オーラルスキャナー（ＩＯＳ）を用いて採取したデータの方が辺縁部の鋭利な画像を高精度に採取することが判明した．本研究は高精度のデジタルデータの採取段階に戻り，ＩＯＳを用いた安定した画像採取の方法の確立まで進め、今年度を終えた．高精度データの読みとりに落ち度があったことを多いに反省している．データ採取に関わる時間が生じたため，研究の進捗に影響が及んだ．今後は真摯にデータを見直し，より高精度のデータの下で解析を進めていく所存である．
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| 今後の研究の推進方策 |
評価項目「辺縁の形状」について，設計完成した専用測定用固定台を用いて口腔内オーラルスキャナー（ＩＯＳ）を用いて高精度のデジタルデータを採取する．なお，資料数が700を越えることから臨床においてＩＯＳを使いこなしている教員の援助を得ること，その後の解析にも教員の援助をもらうことの許可を得たところである．
データの採取が終了した後は，研究分担者である東京工業大学の学生の協力を得て，評価項目「辺縁の形状」について，自働的に評価ができるアルゴリズムの確立を目指す．この際，これまで培ってきた「咬合面の削除量」の自働化，およびその結果と教員による評価のスコア分類との整合性の解析を応用し，課題の解決を目指す．
すべての資料を対象に「軸面のテーパー」のアルゴリズムを応用し，結果を算出する．以上の３項目について評価結果を求め，その数値化を目途に，教員の協力を得て，実際の評価結果のスコア化の妥当性について，逐一模型とデジタルデータおよびそのスコアの照合を実施する．上記２名の新しいメンバーを加えて，研究を実践する新たな計画を立てたところである．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度当初予定していた学会参加が，新型コロナ感染対策のため，オンライン開催になり，予定していた旅費の使用がなかったことによる．幸い年度末になり，報告会や学会などが対面式開催になり，本来の計画に則り，適宜出張等を進めている．
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