AI機械学習を基盤とした支台歯形成技能評価システムの自律化

基于AI机器学习的自主基牙预备牙体技能评估系统

• 批准号: 21K09972
• 负责人: 遠藤 弥生
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K09972/
• 关键词: 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; ＡＩ; 自律化

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．

In recent years, the development of dental prosthesis has been greatly improved. The clinical judgment of whether the abutment morphology is good or not depends on visual observation. The representative of the study responded by saying,"The morphology of the abutment is evaluated." The process of manual operation is more complicated, and the critics are more complicated. The researchers evaluated the three-dimensional shape of the artificial tooth, and the teacher evaluated the shape of the tooth. The teacher evaluated the shape of the tooth, and the teacher evaluated the shape of the tooth. The agreement rate of the 1D-CNN was about 70%. In addition, the joint research of Biomedical Engineering in 2004 was conducted in parallel with Tokyo Institute of Technology. The results of the joint research were evaluated. The items of "occlusal surface removal amount" and "axial surface removal" were established. The problem of root and stem is solved accordingly. This year, we started with the evaluation item "shape of the base" on the basis of the important consideration of the shape of the base. High precision 3D image extraction The number of cases of this type is extremely small, and the number of cases of this type of information is extremely small. In recent years, it has become popular in the oral cavity and has been used to identify the sharp images of the oral cavity with high accuracy. This study aims to establish a method for high precision image processing. In the future, the Ministry of Education will establish a system of evaluation, evaluation and coordination in the implementation of human knowledge, evaluation and system of the root of the problem to solve, this system of establishment of instructions.

项目成果

Abstract Reservoir Computing.

抽象油藏计算。

• DOI: 10.3390/ai3010012
• 发表时间: 2022
• 期刊: AI 2022
• 作者: 向坊 太郎;正木 千尋;近藤 祐介;宗政 翔;野代 知孝;山田 真紀雄;細川 隆司;村上 格，清水孝治，西村正宏;Koichiro Iohara;黒嶋伸一郎;Christoph Walter Senn and Itsuo Kumazawa.
• 通讯作者: Christoph Walter Senn and Itsuo Kumazawa.

人工支台歯形状の特徴抽出に基づく自動評価システムの開発

基于人工基牙形状特征提取的自动评价系统开发

• 发表时间: 2022
• 作者: Hoshi Miki;Sawada Tomofumi;Hatakeyama Wataru;Taira Masayuki;Hachinohe Yuki;Takafuji Kyoko;Kihara Hidemichi;Takemoto Shinji;Kondo Hisatomo;小堤涼平，佐々木宗輝，黒嶋伸一郎;杉山雄紀，山中基，金平智恵美，廣内英智，山本将仁，松永智，阿部伸一;山本健彰，田島真吾，吉岡勇人，奥山弥生，勝田悠介，江草宏
• 通讯作者: 山本健彰，田島真吾，吉岡勇人，奥山弥生，勝田悠介，江草宏

歯を切削する技能を可視化/スコア化した評価システムの開発

开发对牙齿切割技能进行可视化/评分的评估系统

• 发表时间: 2023
• 作者: Yamada M;Mukaibo T;Nodai T;Munemasa T;Kondo Y;Masaki C;and Hosokawa R.;遠藤弥生，Jin Dingnan，勝田悠介，熊澤逸夫，山田将博，江草 宏
• 通讯作者: 遠藤弥生，Jin Dingnan，勝田悠介，熊澤逸夫，山田将博，江草 宏

Visualization/scoring-based evaluation of tooth preparation for the skill assessment by axial wall taper analyses．

通过轴壁锥度分析对牙齿预备进行可视化/基于评分的评估，以进行技能评估。

• 发表时间: 2022
• 作者: Y. Okuyama;T. Yamamoto;J. Dingnan;Y. Katsuda;I. Kumazawa;H. Yoshioka;M. Yamada;H. Egusa
• 通讯作者: H. Egusa