機械学習理論を応用した進行性下顎頭吸収の発症リスク評価システムの開発

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顎変形症の治療においてCTやMR画像をもとにした3次元シミュレーションの臨床応用が進んでいる。そのデータを新たに直面する症例の診断に利用することは臨床的有用性が高いが、現在のところ診断および治療方針の決定や特定の疾患予防策の立案に有用なフィードバックに帰結するには至っていない。本研究は術後想定3次元モデルで有限要素法を用いて力学的に解析し、機械学習理論を応用しPCRのリスク評価システムを構築することを目的とする。本年度は、昨年に引き続きモデルの構築および解析を行った。CTデータから実際の本解析用モデルの構築は時間的負担が大きい作業であり、当初の予定よりも時間がかかったが、より精度の高い解析を行うためには必須であったと考えられた。また本解析の拘束条件は下顎頭上面を完全拘束とし、骨とスクリュー間の摩擦係数を1<μとし固定を仮定した。今後は関節円板に配慮した条件および生体等価性の高い条件の検討を進める予定である。本解析では生体等価性試験で採用された荷重を筋の付着部位や術後に咬合接触がある代表点に荷重し、必要な咀嚼筋の作用をシミュレートした荷重条件の設定を同時に進めている。咬筋、側頭筋、内側翼突筋、外側翼突筋の各筋の比率を調整して、解析モデルの生体等価性の条件を検討している。