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The development of oral simulator based on masticatory function of occlusal support area by CNN analysis

基于CNN分析的牙合支撑区咀嚼功能口腔模拟器的研制

基本信息

批准号：
22K17272
负责人：
山口摂崇
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Health Sciences University of Hokkaido
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は咬合支持域数に対応した咀嚼機能において畳み込みネットワーク｛Convolutional Neural Network（CNN）｝を利用した画像解析を行い，『咬合支持域数に対応した咀嚼機能評価モデルの作成』と『AIによる評価モデルで得られた特徴を再現した口腔シミュレーターの開発』を目的としたものである．本年度は北海道医療大学の学生，臨床研修医，患者を対象にモーションビジトレーナー（GC），Bitescan（SHARP），咀嚼能力判定試験（グルコラム，GC），咬合圧検査（デンタルプレスケール，GC），オーラルディアドコキネシスをサンプリングし，CNN解析に適した画像データの選択ならびに画像データに紐づける咀嚼機能を検討した．調査対象者は41名であり，咀嚼機能正常群は16名（男性11名，女性5名，平均年齢25.0±5.0歳，下顎運動経路画像22），咀嚼機能低下群は25名（男性14名，女性11名，平均年齢41.0±21.7歳，下顎運動経路画像33）であった．群間比較において咀嚼機能低下群は咀嚼機能正常群に比べ，有意に高齢で残存歯数が少なかった（p <0.05）．一方で，性別，オーラルディアドコキネシスは統計学的有意差を認めなかったことから，咬合圧検査と咀嚼能力検査はオーラルディアドコキネシスの結果と独立である可能性が考えられる.そのため，画像と紐づける咀嚼機能は咀嚼機能判定試験および咬合圧検査の結果を採用することとした．現在までに得られた画像データによるCNN解析による解析モデルで得られた学習曲線は不明瞭であった．これは，学習サンプル数の過少によるものであると考えられる．現段階でのCNN解析では咀嚼機能評価に基づく下顎運動経路スクリーニングモデルの作成は困難であるため，引き続き学習サンプル数を増やしていくことで，スクリーニングモデルを作成していく予定である．

In this study, the number of <s:1> occlusal support domains に is used to analyze the 応たた chewing function におにおて畳み込みネットワて畳み込みネットワを the {Convolutional Neural Network (CNN)} を using the をた portrait to analyze the を row に "Number of occlusal support domain に応 seaborne した chewing function evaluation 価モデルの is made" と "AI による review 価モデルで have られた, 徴を reappearance した oral シミュレーターの発" を purpose としたものである. のは Hokkaido medical university students, this year clinical study, patients with を like に seaborne モーションビジトレーナー (GC), Bitescan (SHARP), chewing ability determine test (グルコラム, GC), bite 圧検 check (デンタルプレスケール, GC), オーラルディアドコキネシスをサンプリングし, CNN parsing に optimum した portrait データの sentaku ならびに portrait データに new づける chewing function を beg し検た. A total of 41 subjects were involved in the investigation: であであ, 16 of them were in the normal masticatory function group (11 males and 5 females, with an average age of 齢25.0±5.0 years and a mandibular movement pathway profile of 22), and 25 were in the hypomasticatory function group (14 males and 11 females, with an average age of 齢41.0±21.7 years and a mandibular movement pathway profile of 33) であった. Group of comparison between において chewing function low group of は chewing function than normal group of にべ, intentionally に high 齢で less number of remaining 歯がなかった (p < 0.05). Party で, gender, オーラルディアドコキネシスは statistical significant difference を recognize めなかったことから, bite 圧検 check と chewing ability 検はオーラルディアドコキネシスの results と independent である possibility が exam えられる. そのため, Portrait と new づける masticatory function <e:1> masticatory function determination test および occlusal pressure 検 test <s:1> results を using するするととたたたたたたた Now までに have られた portrait データによる CNN parsing による parsing モデルで have られた learning curve は unknown であった. Youdaoplaceholder2 れ, study サププ, <s:1> too little による <s:1> であるとであると exam えられる. Now Duan Jie での CNN parsing では chewing function evaluation 価に base づく jaw movement 経 road スクリーニングモデルの made は difficult であるため, lead き続き learning サンプル number を raised やしていくことで, スクリーニングモデルを made していく designated である.