本研究では深層学習技術とCT画像、3Dスキャンデータを利用して、歯科用インプラント手術に対して、全自動で術前・術中支援が行えるインプラントシミュレーションソフトウェアを研究開発します。

　一般にCT装置内部では金属アーチファクトによる画像の乱れを是正することはX線の性質上、困難です。また、3Dスキャン装置による表面計測は正確な表面情報を取得可能ですが、見えないところやプローブの入らない位置の測定は不可能です。

　そのため、CT画像と不完全な3Dスキャンデータを統合して、双方の長所を有効利用する必要があります。この問題を解決するためには、深層学習を用いて、CT画像とスキャンデータを統合して、歯、歯茎、骨、肉の領域を分類し、同時に、口腔内の金属アーチファクト部分を除去する必要があります。

　深層学習によるアプローチは歯科医師ごとに異なっていた術式のレベルアップが可能であり、安全なインプラント手術の再現が可能となります。さらに、症例が増加するに比例して、深層学習で得られる画像認識能力や術前計画作成の応力が向上するため、より精度が増していきます。

　図1はインプラントシミュレーションソフトウェアのシステム構成です。本システムにより、十分な知識と経験を持った熟練歯科医師が行う術前計画案が作成されるため、歯科医師の負担を軽減し、同時に安全で正確な手術が可能となります。また、患者のQOL（Quality Of Life）の向上が見込まれます。