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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-06 13:54 歯科治療計画の自動化を目的とした歯列3Dスキャンデータからの欠損歯の形状予測 ○中谷亮太（奈良先端大）・政木勇人（奈良先端大/PSP）・大竹義人（奈良先端大）・井川知子・重田優子・木原琢也・重本修伺・小川 匠（鶴見大）・崇風まあぜん・佐藤嘉伸（奈良先端大）  MI2022-83 |
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| 抄録 | （和） | 歯科用 CAD/CAM システムは歯科治療に貢献しているものの，現在のシステムでは患者固有の解剖学的形態や機能に調和した歯の形状設計は困難である．そのため，依然として歯科医師の経験に基づいて設計される．そこで，我々は歯を欠損した患者個別に最適な歯の形状を推定することで，歯科治療の自動化を目指している．その第一歩として，本研究では口腔内スキャナー (Intra Oral Scanner) により計測した第二小臼歯 (5 番) と第二大臼歯 (7 番) の形状から，第一大臼歯 (6 番) の形状を予測することを目的に研究を行った．その中で，形状を予測するのに必要なレジストレーションの精度検証と統計形状モデルの構築を行った． |
| （英） | Although dental CAD/CAM systems have contributed to dental treatment, it is difficult for current systems to design tooth shapes that harmonize with the patient's unique anatomical form and function. Therefore, the design is still based on the dentist's experience. So, we aim to automate dental treatment by estimating the optimal tooth shape for each patient with missing teeth. As a first step, this study aimed to predict the shape of the first molar (No. 6) from the shapes of the second premolar (No. 5) and second molar (No. 7) measured by an intra oral scanner. In the process, we verified the accuracy of the registration necessary to predict the shape and built a statistical shape model. |
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| キーワード | （和） | レジストレーション / 統計形状モデル / / / / / / |
| （英） | Registration / Statistical Shape Model / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 417, MI2022-83, pp. 52-56, 2023年3月. | |
| 資料番号 | MI2022-83 | |
| 発行日 | 2023-02-27 (MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2022-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2023-03-06 - 2023-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWA SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像一般・メディカルイメージング連合フォーラム |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2023-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 歯科治療計画の自動化を目的とした歯列3Dスキャンデータからの欠損歯の形状予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of missing tooth shape from dental 3D scan data for automated dental treatment planning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | レジストレーション / Registration |
| キーワード(2)（和/英） | 統計形状モデル / Statistical Shape Model |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中谷 亮太 / Ryota Nakatani / ナカタニ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 政木 勇人 / Yuto Masaki / マサキ ユウト |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学/PSP株式会社 (略称： 奈良先端大/PSP) Nara Institute of Science and Technology/PSP Corporation (略称： NAIST/PSP) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 義人 / Yoshito Otake / オオタケ ヨシト |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井川 知子 / Tomoko Ikawa / イカワ トモコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 鶴見大学 (略称： 鶴見大) Tsurumi University (略称： Tsurumi Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 重田 優子 / Yuko Shigeta / シゲタ ユウコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 鶴見大学 (略称： 鶴見大) Tsurumi University (略称： Tsurumi Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木原 琢也 / Takuya Kihara / キハラ タクヤ |
| 第6著者 所属（和/英） | 鶴見大学 (略称： 鶴見大) Tsurumi University (略称： Tsurumi Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 重本 修伺 / Shuji Shigemoto / シゲモト シュウジ |
| 第7著者 所属（和/英） | 鶴見大学 (略称： 鶴見大) Tsurumi University (略称： Tsurumi Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 匠 / Takumi Ogawa / オガワ タクミ |
| 第8著者 所属（和/英） | 鶴見大学 (略称： 鶴見大) Tsurumi University (略称： Tsurumi Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 崇風 まあぜん / Mazen Soufi / スウフィ マアゼン |
| 第9著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato / サトウ ヨシノブ |
| 第10著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-06 13:54:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2022-83 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.417 |
| ページ範囲 | pp.52-56 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-02-27 (MI) |
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