ニューラルネットワークを用いた咬合高径診断アルゴリズムの構築

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多数歯にわたる補綴装置を製作・調整する際に、咬合高径を含む下顎位の評価・決定は重要な臨床ステップであり、簡便でありながら咬合高径をより客観的に評価・決定する方法の確立が望まれている。そこで、家庭用デジタルビデオで撮影した患者の顔面運動をモーションキャプチャーによって抽出し、咬合高径と顔面の各パーツの運動との関連性について人間の脳の思考回路を模倣することにより学習機能を実現したニューラルネットワークを用いて診断するシステムの構築を計画した。被験者に高径の異なるバイトプレーン(それぞれ前歯部で0,1,2,3mm挙上)を装着し、モーションキャプチャーとDVカメラを用いた顎・顔面運動測定システムを応用して、顔面の運動を記録した。得られた顔面運動の計測値とバイトプレーンによる咬合挙上量との関係を分析した。その結果、咬合高径を挙上すると、タッピング運動においてオトガイ部と口唇周囲の移動量と速度が減少する傾向がみられた.さらに、発語運動時の下口唇周囲およびオトガイ部の移動量の左右差が減少する傾向がみられた.しかし、いずれのパラメータも標準偏差が大きく挙上量との有意な相関関係が得られるほどではなかったため、顔面運動から適正な咬合高径であるかをニューラルネットワークで診断するには至らなかった。すなわち、咬合高径をニューラルネットワークで適正に診断するには、さらなるパラメータの検討およびニューラルネットワークの高度化が必要ではあるが、顔面運動と咬合高径には関連性があることが示された。