共振周波数解析と機械学習を用いた固定性補綴装置の固定状態の異常検知 ：in vitro study

抄録

本論文は，Journal of Prosthodontic Research の同名の出版物の翻訳を邦文論文として出版するものである．引用の際には原出版物の「Sammour SR et al. J Prosthodont Res, 2024; 68(4): 568-577」を記載すること．

　本研究は，共振周波数解析（RFA）と機械学習を組み合わせることで，固定性補綴装置（FPD）の支台歯とのセメント固定状態を評価し，その固定状態の異常を早期に検出することを目的とした．単冠および3ユニットブリッジを製作した下顎模型を用い，セメント固定の有無に応じた複数の条件下で振動刺激を加え，3軸加速度センサによりその周波数応答を測定した．取得データは，教師あり学習および教師なし学習により解析した．その結果，セメント固定状態に応じて特有の周波数帯域に違いが見られ，異常スコアによって高い精度でセメント固定状態の不良を検出することが可能であった．これらの結果から，RFAと機械学習を組み合わせた本法は，固定性補綴装置のセメント固定状態の異常を非侵襲的かつ早期に評価可能な新たな診断法となりうることが示唆された．