AI技術と口腔内スキャナを利用した顎堤形状推定法の開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K17068
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: 松田 岳 徳島大学, 病院, 助教 (50779965)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 全部床義歯 / AI / IOS

Outline of Annual Research Achievements

デジタル技術を応用した補綴治療法の開発が急速に進んでいる。歯科界におけるデジタル化は、産業界におけるデジタル化と同様に急速に進められており、補綴歯科領域においても例外ではない。特に、クラウンおよびブリッジ、インプラント上部構造などの固定性補綴装置については、臨床的に応用されている。しかし可撤性補撤装置である有床義歯治療に関する診療室における治療ステップはほとんど進んでいない。有床義歯治療における印象採得・咬合採得は、特にデジタル化が難しく、ほとんど実用化されていない。昨今の人工知能（Artificial Intelligence:AI）の開発は目覚しく、人間の知能を凌駕するほどの発展を遂げている。そこで、本研究では、無歯顎者の研究用模型（概形印象）から作業用模型（精密印象）の形状の比較を行うことで、顎堤形状を推定するシステムを構築し、同様にして口腔内スキャナ（IOS）を用いた顎堤形状のデータから作業用模型の形状を再現するシステムを構築することを目的とする。口腔内スキャナを用いて、無歯顎時の顎堤形態から精密印象採得後の顎堤形態が推定できれば、来院回数を削減、患者負担を軽減でき、医療廃棄物を削減できる環境に優しい印象採得が可能になると考える。
本年度は、必要な試料として、上下顎無歯顎模型を収集し、顎堤形状を推定するシステム構築のため、AIやディープラーニングの理解や知識を深めることを中心に研究を進めた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

令和3年度は、研究用模型（概形印象）と作業用模型（精密印象）の比較から、作業用模型を推定する上で必要な解剖学的ランドマークを抽出、データベース化し深層学習を応用して学習させるため、上下顎無歯顎を10症例収集した。また画像認識によるAI（深層学習）システムを構築するため、書籍を購入しAIやディープラーニングの理解を深め、システム構築に努めている。予定では、模型の収集と3次元データ化、ランドマーク抽出と研究用模型から作業用模型の推定するシステムを構築する予定であったが、模型の収集とシステム構築の段階であり、進捗状況としてはやや遅れている。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度に引き続き、研究用模型と作業用模型の収集し、画像認識によるシステムを構築に努める。研究用模型からランドマークを自動的に抽出するシステム等、段階的に構築ができれば、歯科補綴学における国内の学術大会で中間的な報告を行えるよう準備する予定である。

Causes of Carryover

研究の進捗状況が遅れているため、次年度使用額が生じた。次年度請求額とあわせて、資料収集・打ち合わせに必要な旅費及びシステム構築・ソフトウェアの購入を予定している。