多元歯形状データベースに基づくAIベース歯科治療支援システムの開発

基于多维牙形数据库的人工智能牙科治疗支持系统的开发

基本信息

批准号：
22H03615
负责人：
諸岡健一
金额：
$ 11.23万
依托单位：
Okayama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

当該研究は，歯科治療の効果・確実性の飛躍的な向上を目指し，申請者が有する実時間有限要素解析システム(neuroFEM) と，3,000 人以上からなる歯列の3次元形状データベースを融合することで，患者の3 次元歯列形状データから，その歯の様態に適切なオーダーメイド矯正治療計画を提示する，次世代の歯科治療支援システムの開発を目的とする．2022年度では，3,000人以上の歯列形状モデルを使って，任意の本数の歯からなる歯列形状データから，個々の歯を自動的に抽出する手法について研究を行った．この手法の開発のため，まず岡大歯学部が有する歯列形状モデルのうち150人分を用いて，個々の歯を手動で切り出し，7種類の歯（中切歯，側切歯，犬歯，第一・第二小臼歯，第一・第二大臼歯）のデータベースを構築した．また，各種の歯ごとに，その歯の平均形状およびその形状の多様性を記述する統計的形状モデル（Statistical Shape Model: SSM）を構築した．次に，既存の歯抽出システムであるMeshSNetを使って，歯列形状データから歯と思われる領域を抽出する．しかし，抽出した領域がどの歯の種類であるかは不明である．そこで，既存の物体認識システムであるDGCNNに基づき，歯データベースを使って，与えられた3次元形状から歯の種類を認識するシステムを構築した．そして，認識した歯に対応するSSMを使って，MeshSNetによって抽出された領域から歯の形状のみを抽出，あるいは欠損部を補間する技術を開発した．これらの処理を組み合わせた提案システムでは，MeshSNetより歯の抽出精度を向上することができた．一方，MeshSNetで領域抽出精度が悪い場合，提案システムでもその精度向は困難であった．そのため，2023年度ではこの問題点を解決し，システムの完成を目指す．

这项研究的目的是通过将申请人的实时有限元分析系统（Neurofem）与3,000多人的3D形状数据库相结合，提供适用于3,000多人的牙齿，并由适合牙齿的牙齿治疗计划来提供适合于患者的牙齿的3D形状数据库，从而提供适合患者牙齿的量身定制的正畸治疗计划，适合于患者的牙齿形状。在2022年，我们对一种从牙齿形状数据中自动提取单个牙齿的方法进行了研究，该方法使用超过3,000人的牙齿形状模型由任意数量的牙齿组成。为了开发这种方法，我们首先使用了Oka大学牙科学院拥有的150名牙齿形状模型的人，以手动砍伐单个牙齿，并创建了一个七种类型的牙齿的数据库（中门牙，外侧切牙，犬齿，第一和第二个前牙，第一和第二磨牙）。另外，构建了统计形状模型（SSM），以描述牙齿的平均形状和每个牙齿的形状多样性。接下来，使用Meshsnet（现有的牙齿拔牙系统），我们从牙列形状数据中提取似乎是牙齿的区域。但是，尚不清楚提取区域是哪种类型的牙齿。因此，基于现有的对象识别系统DGCNN，我们构建了一个系统，该系统使用牙齿数据库识别给定三维形状的牙齿类型。然后，我们开发了一种使用与公认牙齿相对应的SSM的技术，仅从网格网络提取的区域提取牙齿的形状，或插入缺失的零件。与网格网相比，提出的结合这些过程的拟议系统在牙齿的提取准确性方面得到了改善。另一方面，当面积提取的准确性使用网格网络较差时，拟议系统的准确性很难。因此，在2023财年，我们旨在解决此问题并完成系统。