部分床義歯の支台歯の部位と支台装置の種類の自動選択システムの開発

局部义齿基牙部位及基牙装置类型自动选择系统的开发

• 批准号: 22K10098
• 负责人: 権田 知也
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K10098/
• 关键词: 部分床義歯の設計; 支台歯; 予測モデル; 人工知能; 部分床義歯; 設計

われわれはこれまで，患者の情報を与えると自動で部分床義歯の設計をするシステムの開発を進めてきたが，その中で本研究は，部分床義歯の支台歯の部位と支台装置の種類を自動で選択するシステムを人工知能（AI）を用いて開発すること目指す．まず初年度は，支台歯の部位を自動で選択するシステムの開発を目標とした．大阪大学歯学部附属病院咀嚼補綴科にて，2003年4月～2022年12月の間に日本補綴歯科学会専門医が設計し装着した部分床義歯のうち252床（上顎:127床，下顎:125床）の設計データを使用し，歯の欠損部位から，部分床義歯の支台歯を深層学習により予測するモデル（以後，予測モデルとする）を作成した．上記の義歯設計データをランダムに2つのデータセット（学習用201床，テスト用51床）に分類した．予測モデルの実装にはPython 3とKerasライブラリを使用し，バックエンドにはTensorFlowを使用した．すべての学習はGoogle Colaboratory環境下（GPUあり）で行ない，予測モデルのハイパーパラメータのチューニングにはKeras Tunerを用いた．その結果，accuracy, loss, validation_accuracy, validation_lossはそれぞれ0.98，0.04，0.94，0.21となった．また，上記予測モデルを用いて予測した義歯の支台歯の部位は76.5％の義歯で一致した．以上のことから，深層学習により支台歯の部位を予測できる可能性が示された．また，部分床義歯の設計データを記録，収集し，データを集積している．さらに，日本補綴歯科学会や日本老年歯科医学会，日本口腔インプラント学会などに参加し，情報収集を行った．

到目前为止，我们一直在开发一种根据患者信息自动设计局部义齿的系统。在这项研究中，我们研究了局部义齿的基牙部分和基台装置。我们的目标是开发一种自动选择类型的系统。使用人工智能（AI）。第一年的目标是开发一个自动选择基牙部分的系统。在日本口腔修复学会专家于 2003 年 4 月至 2022 年 12 月期间在大阪大学牙科学院医院咀嚼修复科设计和安装的局部假牙中，有 252 个局部假牙（上颌：127 个，下颌：125 个），我们创建了利用深度学习根据牙齿缺损部位预测局部义齿基牙的模型（以下简称预测模型）。上述义齿设计数据被随机分为两个数据集（201个床位用于训练，51个床位用于测试）。我们使用Python 3和Keras库来实现预测模型，并使用TensorFlow作为后端。所有学习均在 Google Colaboratory 环境（带 GPU）中进行，并使用 Keras Tuner 来调整预测模型的超参数。结果，准确度、损失、validation_accuracy 和validation_loss 分别为 0.98、0.04、0.94 和 0.21。此外，使用上述预测模型预测的义齿基牙位置与 76.5% 的义齿相匹配。上述结果证明了利用深度学习预测基牙位置的可能性。我们还记录和收集局部义齿的设计数据并积累数据。此外，我们还参加了日本口腔修复学会、日本老年牙科学会、日本口腔种植学会等并收集了信息。

项目成果

部分床義歯設計における支台歯部位の予測

局部义齿设计中基牙位置的预测

• 发表时间: 2023
• 作者: 7. 上川床 俊彦;四ツ谷 護;大和田 碧;石束 叡;笠原 正貴;山本 将仁;阿部 伸一;関根 秀志;山下総太郎，近藤祐介，畑賢太郎，野代知孝，宗政翔，向坊太郎，正木千尋，細川隆司;権田知也，高橋利士，豆野智昭，野崎一徳，池邉一典
• 通讯作者: 権田知也，高橋利士，豆野智昭，野崎一徳，池邉一典