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

点击翻译按钮获取中文摘要

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．