立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第32号) 2023

［ 研究助成 (C) ]歯科医療におけるハンドスケーリング技術の定量的評価手法と訓練システム開発
Development of quantitative evaluation method and training system for hand-scaling technique in dentistry
2207008

研究代表者

近畿日本鉄道株式会社
総合企画本部総合研究所(助成受領時：奈良先端科学技術大学院大学
先端科学技術研究科

主 幹由井朋子

博士後期課程)すようにハンドスケーラーと呼ばれる器具の刃[研 究 の 目 的]部先端で，歯表面の汚れを掻き取るような歯科歯科衛生士を志す学生は，人の頭部模型を利処置の 1 つである。この技術では，教本による用した反復練習を通して，口腔内での緻密な器標準的な指導指針に沿って教育を行いつつも，具操作であるハンドスケーリングの基礎技術をこれを補う教員の経験に基づいた言語的，非言習得する。ハンドスケーリングとは，図 1 に示

語的フィードバックの指導が重要な役割を果たしている。しかし，教員不在時にはそのフィードバックが得られず，教員が変わるとスキルの差による指導内容の差が出てしまうという問題がある。そこで本研究では，最も基本的で重要とされるハンドスケーラー刃部と歯表面の接触様態に関する技術を対象に，運動学情報，力学(a) ハンドスケーラー刃部の使用部分情報から技術をモデル化すること，さらにハンドスケーリングの手本動作モデルを用いた技能評価を行い，その結果を用いた技能訓練手法を開発し，効果検証を目的とする。
[研究の内容，成果](1) 計測システム
動作計測の方法として，カメラを利用した画(b) ストローク像技術が考えられる。但し，狭い口腔内では死角も多い。そこで，ハンドスケーリング中の動作計測には図 2 に示すように慣性計測装置(IMU) を使用し，ハンドスケーラーが歯表面へ及ぼす力の計測には図 3 に示すように力センサを利用した計測システムを作成した。
この計測システムを利用して歯科衛生士と歯(c) ハンドスケーラー操作

図1

ハンドスケーリング

科衛生士学生のハンドスケーリング動作計測実― 1 ―立石科学技術振興財団

図2

IMU (Senstick ®) を取り付けたハンドスケーラー

図4

力の最大値における二次判別分析

適正かを判断する動作モデルがなければ，ハンドスケーリング動作の評価機能は完成しない。
したがって，本研究では，ハンドスケーリング動作のモデル化を学習段階に分けて行う手法を提案する。モデル化に際して，ハンドスケーリ(a) 顎模型の側面

ング動作に必要不可欠な技術ポイントを組み込むことで，適正な動作を定義することができる。
ハンドスケーリングの動作は運動学情報，力学情報で表現できるのは前章の通りである。これらには，言語的および非言語的に指導する技術的なポイントが含まれる。
まず動作のモデル化にあたり，ハンドスケーリングの訓練フェーズに着目をした。訓練の進行状況に応じて，フェーズは以下の 3 つに分け(b) 対象歯と力センサの構造図

図3られる。

力センサを取り付けた顎模型 (対象歯のみ装着)

Step 1：教員の手本動作を模倣する訓練験を行った。それにより，ハンドスケーリング

Step 2：学生自身に動作を定着させる訓練

中に刃部がミリ単位で移動する動作を，定量的Step 3：実践的な状況訓練な情報として計測できることが確認された。まStep 1 は，練習を始めたばかりの初級者が行た，力データを用いて，二次判別分析を行ったう訓練である。このフェーズでは，教員の手本結果，図 4 に示すように歯科衛生士と歯科衛生を模倣して，学生は技術ポイントを思考しなが士学生のデータを分ける境界線を引くことがでら訓練を進める。まだ容易には適正動作が実施きたことから，手技の違いを定量的に評価できできないフェーズである。Step 2 は，Step 1 のる可能性を確認することができた。

練習を繰り返した後，ある程度は適正動作ができる初級者が行う訓練である。学生自身の身体的特徴などを考慮した適正な動作が，思考する(2) モデル化
ハンドスケーリング動作を定量的なデータとことなく自然にできるまで訓練を進める。このして計測できたとしても，その動作が適正か不フェーズでは，学生が適正動作を実施できるよ― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図5ハンドスケーラー刃部の使用部位を判定するモデルの分類精度うになっている。Step 3 は，適正動作ができる訓練として主に行われる。モデルは 2 クラスサ

学生がより実践的な状況訓練を行うフェーズでポートベクターマシン (SVM) を利用して作ある。教えるべきポイントは同じでも，訓練の成した。トレーニングデータは学生が適正動作各フェーズで重視すべきポイントが変わる。例

も可能であることから，17 名の学生が行った

えば，Step 1 の訓練を始めたばかりの初心者は， 動作を，1 名の教員が成功または失敗をラベリ見本の動きを模倣しながら，ハンドスケーラーングしたデータを使用した。これにより学生のを正しく持って動かせるようになることが重要

身体的な特徴などを含んだモデルとすることがである。Step 2 のある程度訓練を重ねた初心者できる。トレーニングデータとして使用する特にとっては，自分の動きを確立するだけでなく，徴量は，ハンドスケーリングの動作特徴が表れ対象となる歯の表面でハンドスケーラーの先端る力センサから 6 項目，IMU から 12 項目の計を正確に制御できるようにすることが重要であ

18 項目を選択した。
図 5 に結果を示す。各被験者の 18 項目の特る。
そこで，まず重要な技術ポイントの 1 つであ徴量を用いたモデルの交差検証の精度は，平均るハンドスケーラー刃部と歯面の接触に関する97.1% となった。なお，力センサからの 6 項目技術モデルを作成した。最初にこの技術ポイン

では平均 88.8%，IMU からの 12 項目では平均トのモデルを作成する理由は，緻密な動作を必95.9% となった。さらに，特徴量を IMU から要とする上，ハンドスケーリング本来の目的での 2 項目まで下げても，18 項目と同程度の高ある効率的に汚れを除去することを達成するたい平均精度となることが分かった。提案システ

め，必ず訓練しなければならない重要な技術ポムで計測したデータを利用することで，緻密なイントであり，この技術ポイントがモデル化で動作を判定することが可能，かつ少ない特徴量きない場合は，ハンドスケーリング動作のモデであっても動作判定が可能であることが示されル化は不完全となるためである。具体的には，た。

歯科衛生士学生 17 名に協力を頂き，提案した更に，Step 1 の教員の手本動作を模倣する訓計測システムを使用してハンドスケーリング中練フェーズのモデルを，次の教育効果を検証すにハンドスケーラー刃部の先端または中間を使るための実験用として作成した。実験ではハン用しているか (図 1(a) 参照) を判定するモデドスケーリングを初めて行う被験者の訓練を想ルを作成した。この技術ポイントは，Step 2 の定しているので，模倣対象の歯科衛生士 1 人を― 3 ―立石科学技術振興財団

図7

図6

手本動作モデルを利用した訓練システム画面

ケーリング動作を行った後に，センサデータを手本動作モデルと歯科衛生士の判定の混同行列

ロード，動作判定を行いたいデータ区間を抽出
教員と見立てて，ハンドスケーリング動作を提し，モデルでの判定を行う手順で使用する。画案システムで計測してトレーニングデータを作面下側に，判定結果，SVM スコアとアドバイ成した。この手本動作モデルは 1 クラス SVMスが表示される。この SVM スコアは，1 クラで作成し，特徴量は練習初期の学生が学ぶべき

ス SVM で判定をする過程で得られる無単位の動作を表す 2 項目に絞った。

値であり，0 以上であれば手本動作に類似した

図 6 に 100 件のテストデータを用いて，モデ動きであることを示し，0 未満であれば手本動ルの判定とトレーニングデータを作成した歯科作とは異なる動きであることを示す。例えば，衛生士の主観的な判定の結果を混同行列で示す。

前回のスコアが −2.5，今回の SVM スコアが判定結果が「Success (Inside)」の場合は手本−3.0 であった場合は，前回よりも今回の動き動作，「Failure (Outside)」は手本動作の範囲が悪くなったと考えられる。動作の良し悪しを，外であることを示す。適合率は 82.5%，正解率感覚的に判断できる指標として画面上に表示さは 74.0%，再現率は 63.5% である。正解率を向せた。アドバイスは，使用したトレーニング

上させる方法は，歯科衛生士の主観的判定の曖

データのデータ分布を基準として，被験者の動昧性を考慮したトレーニングデータ作成や，1作データを比較した結果からわかる内容を示しクラス SVM を利用しているので，外れ値がどた。教育効果の検証として，ハンドスケーリンの割合で含まれるかを設定するパラメータの調

グ経験がない被験者を，訓練システムからアド整などの手段がある。教育現場でモデルを作成

バイスのある群 9 名と全くアドバイスのない群する場合は，複数の教員の意見を反映したト8 名に分けて訓練実験をした。

レーニングデータを作成することで，モデルの図 8 に各群の平均スコア推移を示す。今回，精度向上は容易に解決できると考える。今回作

ハンドスケーリング動作は，どの程度繰り返し成した手本動作モデルは，正解率が非常に高いとは言えないが，偽陰性率は 14.6% と低いため訓練実験に採用した。
(3) 教育効果の検証
まず，先に説明した手本動作モデルを使用した訓練システムを作成した。コンピュータ上での操作ができるように，図 7 に示す画面のアプリケーションを作成した。被験者がハンドス― 4 ―図8グループ別の平均 SVM スコア推移

Tateisi Science and Technology Foundation

訓練をすることで技術の上達がみられるかの知る。

見がなかったので，各被験者は 50 試行の実験[今後の研究の方向，課題]を行った。10 試行から 30 試行あたりで，アドバイスのある群の SVM スコアが高くなっていハンドスケーリング動作のモデル化によって，る。但し，10 試行までと 30 試行以上では，アドバイスのある群とない群の SVM スコアの差動作の評価方法と，それを応用した訓練システが無い。

ムの提案を行ったが，教育現場で指導される技訓練機器を使用して長時間の訓練を行った場

術ポイントは複数あり，全ての歯を対象とした合，その訓練機器の訓練効果を低下させると考訓練システムを実現するためには，本研究で着えられている[1]。被験者は，50 試行のタスク目していない技術ポイントのモデル化を行い，を実行するのに，おおよそ 1 時間費やした。こ異なる歯種の各部位で使用できるかどうかを検のため，疲労が蓄積し訓練途中で集中力の低下証する必要がある。などがあったと考えられる。歯科衛生士の一般訓練システムとしては，モデルからの判定を的なカリキュラムでは，1 回の授業で複数の歯，より教育効果の高いフィードバック方法で提示複数の器具を使った訓練が行われ，適切な休憩できることが理想である。そこで，教師によるを取る。講義や演習課題は，集中力が途絶えな非言語的指導を分析し，視覚情報と触覚技術をいように工夫されている。今回は，同じ部位に応用したフィードバックの検討を行う必要があ

対して，同じ器具で 50 試行のハンドスケーリる。

ングを依頼した。また，限られたアドバイスしかフィードバックされなかった。そのため，終盤に向けてトレーニングが単調になり，訓練の効果が低下していた可能性がある。

[成果の発表，論文など]( 1 ) 由井朋子，趙 崇貴，佐藤勇起，高松 淳，和田隆広，小笠原司：“ハンドスケーリングの動作評価

1 か ら 10 試 行 を 基 準 に，11 試 行 以 降 の
SVM スコアがどのように変化しているかを確認するため，11 試行以降で 10 試行毎に区切っを目的とした歯と器具の接触関係が動作に与える影
響の分析”，第 22 回 計測自動制御学会システムイ
ンテグレーション部門講演会 (SI2021)，2C5-02，
オンライン，12 月，2021．

た区間の平均 SVM スコアから最初の 1 から

( 2 ) Tomoko Yui, Sung-Gwi Cho, Yuki Sato, Yasuaki

10 試行の平均 SVM スコアを差し引いた値で，Orita, Ming Ding, Jun Takamatsu, Takahiro Wada

アドバイスのある群とない群を比較した。ウィand Tsukasa Ogasawara: “Evaluation of HandScaling

SkillsofDental

Hygienist

Students:

ルコクソン順位和検定の左側仮説検定とボン

Identification of Contact Between Hand Scaler Blade

フェローニ補正を用いた比較の結果，11 から

Tip and Tooth Surface,” IEEE Access, vol. 10, pp.

20 試行ではアドバイスのある群がアドバイス

120640-120649, 2022.のない群に比べ，有意に SVM スコアを向上さ[参考文献]せているとの結果となった (p=0.04)。このこ[1]とからも，モデルを使用した訓練システムは，適切な運用を行うことで教育効果があると考え― 5 ―Christopher D Wickens and Justin G Hollands.

Engineering psychology and human performance.
Prentice Hall Inc., 3 edition, 2000.