「真横の顔」を撮る意味、もう一度考えてみませんか?──正貌セファロと矯正診断の再考
はじめに:あなたが鏡で見ているのは「正面」の顔
みなさんが朝、鏡の前に立つとき。 歯を磨くとき、メイクをするとき、笑顔の練習をするとき。
見ているのは、ほぼ間違いなく 「正面の顔」 です。真横の顔ってそんなに需要ありますか?
横顔を真横から見る機会は、日常生活でほとんどありません。証明写真、結婚式の集合写真、たまにすれ違うショーウィンドウに映る自分──その程度ではないでしょうか。
ところが、矯正歯科の世界では長年にわたり、診断の中心は 「側貌セファロ(横顔のレントゲン)」 でした。1930年代にBroadbentがセファロ装置を開発して以来、約90年にわたり、矯正医は患者さんの「真横」から撮影したレントゲンをもとに、上顎と下顎の前後関係、歯の傾き、顔貌のバランスを評価してきたのです。
しかし、最近の矯正専門の査読付き学術誌では、 「側貌セファロは本当に矯正診断・治療計画立案に必要なのか?」 という根本的な問いを投げかける論文が増えてきました。同時に、 正貌セファロ(正面のレントゲン) や 3Dフェイススキャン 、 AI解析 といった新しい診断ツールが急速に発展しています。
私は銀座矯正歯科の院長として、また年間多数の歯科矯正学セミナーで講演を行う立場として、「従来の矯正診断を、もう一度ゼロから再考すべき時期に来ている」と考えています。
本記事では、最新の査読付き論文を引用しながら、 「正貌セファロ」を中心に据えた新しい矯正診断のあり方 について、患者さんにも臨床医にも読み応えのある形でお伝えします。
第1章:そもそもセファロ(頭部X線規格写真)とは何か
1-1. 側貌セファロと正貌セファロ
矯正歯科で使われるセファロには、大きく分けて2種類あります。
- 側貌セファロ(Lateral Cephalogram):真横から撮影
- 正貌セファロ(Posteroanterior Cephalogram, PA):正面(正確には後ろから前へ)撮影
側貌セファロでは、ANB角(上顎と下顎の前後的位置関係)、FMA(下顎の傾き)、U1-SN(上の前歯の傾き)など、いわゆる「角度・距離計測」が行われます。一方、正貌セファロでは 顔面の左右対称性、上下顎の偏位、歯列正中の偏位、頬骨の位置 などが評価できます。
1-2. 「真横の顔」より「正面の顔」が患者さんにとって重要な理由
冒頭で述べた通り、患者さんが日常生活で見るのはほぼ「正面の顔」です。第三者があなたを見るときも、正面か斜めから見ることが圧倒的に多いはずです。
ところが、従来の矯正診断は側貌セファロが中心でした。これは、
- ANB角などの数値が定量化しやすい
- 過去90年分の正常値データの蓄積がある
- 治療前後の変化が比較しやすい
といった理由が大きいと考えられます。しかし、 「診断のしやすさ」と「患者さんの満足度に直結するか」は別問題 です。
第2章:正貌セファロは何を教えてくれるか──最新エビデンス
2-1. 顔面非対称の評価における正貌セファロの役割
Farronato et al.(2024)は、 正貌セファロ(PAセファロ)が水平面の差異、下顎形態、上下顎関係、線的非対称の評価に有用 であると報告しています ¹。
特に注目すべきは、Wills & Rodriguez(2022)による新しいフロントセファロ分析法です。彼らは 頬骨稜角、下顎中切歯の正中偏位 などの角度・距離指標を用いることで、 交叉咬合や下顎偏位を持つ患者群と正常群を統計的に有意に区別できる ことを示しました ²。
これは何を意味するのでしょうか。
患者さんの主訴の中には、「歯並びをきれいにしたい」だけでなく、 「顔の歪みが気になる」「写真を撮ると左右が違って見える」「笑ったときに口元が傾く」 といった訴えが少なくありません。これらは側貌セファロでは評価できず、正貌からの分析が不可欠なのです。
2-2. 軟組織の重要性──骨だけでは顔は決まらない
Pornsirianand et al.(2025)、Godinho et al.(2022)、Bergman(1999)らの研究は、共通して重要な指摘をしています。それは、 顔貌全体を整えるには骨格だけでなく、軟組織(唇、オトガイ周囲、喉部など)の評価が決定的に重要 だということです ³ ⁴ ⁵。
特にPornsirianand et al.(2025)は、 正貌・側貌の「魅力(attractiveness)」が、ANB角、下顔面高、唇の前後的位置、オトガイ〜喉部の角度などの軟組織セファロ指標と非線形(2次関数的)に関連する ことを示しました ³。
これは、 「ANBが大きければ大きいほど顔貌が悪くなる」という単純な線形関係ではなく、ある最適点を超えると逆に審美性が低下する という、より精密な関係を意味します。従来の「正常値に近づければ良い」という単純な考え方では、必ずしも患者さんの満足が得られないことを示唆しているのです。
2-3. 正貌セファロの有効性に関する研究のばらつき
ただし、正貌セファロにも限界があります。
Trpkova et al.(2003)は乾燥頭蓋モデルでの検証を行い、 適切な基準線を用いれば「真の」非対称との一致は良好だが、ANS(前鼻棘)を含む線などは不正確 であることを明らかにしました ⁶。
つまり、 どのランドマークをどの基準線で測るかによって精度が変わる のです。これは正貌セファロを使うすべての臨床医が認識すべき重要な事実です。
第3章:側貌セファロは本当に必要か──批判的検討
3-1. 患者さんが見ない角度の情報、どこまで治療に活かされているか
冒頭の問題提起に戻ります。 「真横の顔は日常生活にほとんど関係ない」 という患者さんの素朴な疑問は、実は的を射ています。
矯正治療の最終的な目標は何でしょうか。
- 機能的に良好な咬合(噛み合わせ)
- 安定した顎関節
- 患者さんが満足する顔貌
このうち「患者さんが満足する顔貌」を考えるとき、患者さん自身が日常的に見て、評価する角度は 正面と斜め45度 がほとんどです。横から自分の顔を見て、ANB角がどうなっているかを気にする患者さんは、ほぼ存在しません。
3-2. 側貌セファロ偏重への学術的批判
近年、矯正専門の査読付き学術誌では、側貌セファロの臨床的価値そのものに疑問を投げかける論文が登場しています。Zheng et al.(2025)は、中国の矯正専門医を対象に、 治療後の側貌写真と側貌セファロをそれぞれ評価させた結果、専門家による「調和/不調和」評価は、ANB、垂直関係、切歯傾斜、唇・オトガイ形態など複数指標の組み合わせでかなり予測可能である ものの、 写真評価とセファロ評価で必ずしも一致しない ことを報告しています ⁷。
これは、側貌セファロの数値が「良くなった」としても、患者さんや第三者が見たときに「美しくなった」と感じるとは限らないことを意味します。
3-3. 被曝とコストの観点
もう一つ忘れてはならないのが、 放射線被曝の問題 です。
側貌セファロと正貌セファロを両方撮影すれば、当然被曝量は2倍になります。CBCT(歯科用CT)まで撮影すれば、さらに増えます。
成長期の小児や、繰り返し評価が必要な治療経過中の患者さんにとって、被曝量の最小化は重要な配慮事項です。「すべての症例で側貌・正貌・CBCTを撮る」のではなく、 症例の重症度や評価目的に応じて、必要な検査を選択する という考え方が、これからのスタンダードになるべきでしょう。
第4章:3D画像とAI──新しい診断ツールの台頭
4-1. 3DフェイススキャンとCBCTの精度比較
Farronato et al.(2024)は、 CBCT由来データと3D顔面スキャンの軟組織計測を比較し、角度計測では良好な一致を示すが、一部の線計測では相関がやや低い ことを報告しています ¹。
3D顔面スキャンの最大の利点は、 放射線被曝がゼロ であること、そして 軟組織の立体形態を高解像度で記録できる ことです。
Bor et al.(2025)、Tangthaweesuk & Raocharernporn(2025)、Megkousidis et al.(2025)らの研究では、 MetiSmileやPlanmeca Profaceなどの専用機器は0.5mm以下の高精度 を達成し、 スマートフォン搭載型のフェイススキャナー(SureScan 3D, QLone, EM3D等)でも臨床許容範囲内(1.5mm未満)の精度 を示すことが報告されています ⁸ ⁹ ¹⁰。
4-2. 写真計測(フォトグラメトリ)という選択肢
Fatima et al.(2025)は、 標準化された写真計測(フォトグラメトリ)が、放射線被曝なしでセファロや直接計測の代替手段になり得る ことを示しました ¹¹。
水平方向の計測でやや系統差はあるものの、信頼性は高く、特にスクリーニングや経過観察において、被曝のない代替手段として注目されています。
4-3. AI(人工知能)による自動セファロ解析
ここ数年で最も大きな変化は、AIによる自動セファロ解析の実用化です。
Shimamura et al.(2024)は、 側貌写真からCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いてランドマークを推定し、誤差0.5mm・0.5°未満でセファロ分析が可能 なアルゴリズムを報告しました ¹²。
つまり、 被曝のない通常の写真から、レントゲンと同等の解析が可能になりつつある のです。
Zeng et al.(2020)、Kim et al.(2020)、Kang et al.(2023)らの研究でも、深層学習を用いた自動セファロ解析がランドマーク誤差1mm程度で多数指標を自動算出できることが示されています ¹³ ¹⁴ ¹⁵。
ただし、Kazimierczak et al.(2023)は、 ある商用AIプラットフォームの顔面非対称評価が手計測と一致せず、誤トレース率も高い ことを報告しており ¹⁶、 すべてのAIシステムが信頼できるわけではない という重要な警鐘も鳴らされています。
第5章:正貌セファロ vs 3D画像──どちらが優れているか
5-1. 下顎非対称の検出における3Dの優位性
Damstra et al.(2013)による比較研究は、決定的な結果を示しました。 CBCTによる下顎非対称検出は、すべての項目でICC(級内相関係数)が0.957以上、誤差0.5mm以内と非常に高精度 である一方、 PAセファロは下顎枝長・体長・全長の非対称検出が不正確 だったのです ¹⁷。
De Moraes et al.(2011)も、乾燥頭蓋モデルでの比較で CBCT計測は物理計測とほぼ完全一致(κ=0.92)だが、デジタルPAセファロは一致が悪い(κ=0.06) と報告しています ¹⁸。
Kim et al.(2013)は顎変形症症例で2D正貌と3Dを比較し、 14項目中多数で有意差があり、3D CBCTの方が正確で非対称診断に有効 と結論づけました ¹⁹。
5-2. 軽度症例ではPAセファロも実用的
ただし、すべての症例でCBCTが必須というわけではありません。
Yousefi et al.(2019)による系統的レビューでは、 PAセファロとCBCTの間に明確な優劣はなく、症例によってはPAセファロでも十分な精度が得られる ことが示されています ²⁰。
Pedersoli et al.(2022)も、 PAセファロを第一選択の2D検査として用い、必要に応じて3D(CBCT、ステレオフォトグラメトリ等)を組み合わせる という段階的アプローチを推奨しています ²¹。
5-3. 臨床的判断──症例ごとの最適解
つまり、現時点での最適なアプローチは以下のようになります。
| 症例タイプ | 推奨される診断 |
|---|---|
| 軽度の歯列不正、顔面非対称なし | 正貌セファロ+3Dフェイススキャン(被曝最小化) |
| 中等度の咬合異常、軽度の非対称 | 正貌セファロ+必要に応じて側貌セファロ |
| 顎変形症、重度の非対称 | CBCT+3Dフェイススキャン |
| 経過観察 | 3Dフェイススキャン(被曝ゼロ) |
このように、 「すべての患者に同じ検査をする」のではなく、症例の重症度と治療目標に応じて検査を選択する ことが、現代の矯正診断のあるべき姿だと考えます。
第6章:銀座矯正歯科の臨床への示唆
6-1. 患者さんが本当に求めているもの
私が日々の臨床で実感しているのは、患者さんが矯正治療に求めているのは 「数値の正常化」ではなく「鏡を見たときの満足感」 だということです。
ANB角が3度になっても、本人が鏡で見て満足しなければ、その治療は成功とは言えません。逆に、ANB角がやや基準値から外れていても、 正面から見た顔貌が調和し、笑ったときに歯列が美しく見え、左右対称性が保たれている なら、それは優れた治療結果です。
6-2. これからの矯正診断のあり方
最新エビデンスを統合すると、これからの矯正診断は以下のように進化していくと考えられます。
- 正貌情報を診断の中心に据える:患者さんが日常的に見て、第三者から見られる角度を最優先する
- 軟組織評価を重視する:骨格だけでなく、唇・頬・オトガイ・喉部の評価を行う
- 3Dフェイススキャンを標準化する:被曝なしで立体情報を取得する
- AIによる自動解析を活用する:客観性と再現性を高める
- 症例ごとに必要な検査を選択する:被曝とコストを最小化する
- 側貌セファロは「補助的検査」として位置づける:必要な症例のみに限定する
6-3. 臨床医への提言
矯正専門医として、私たちは過去90年の伝統に敬意を払いつつ、 「なぜこの検査をするのか」「この検査結果が患者さんの満足にどう繋がるのか」 を常に問い直す必要があります。
「これまでもそうしてきたから」「教科書にそう書いてあるから」という理由だけで、すべての患者さんに同じ検査を行うのは、エビデンスに基づく医療(EBM)の理念に反します。
正貌セファロ、3Dフェイススキャン、AI解析、そして必要な症例における側貌セファロ・CBCT。これらを 症例ごとに賢く組み合わせる ことが、これからの矯正診断のスタンダードになるはずです。
おわりに:「真横の顔」より「あなたの正面」を大切に
患者さんへ。
もし他院で「すべての患者さんに側貌セファロを撮ります」と言われたら、ぜひ尋ねてみてください。
「私の場合、側貌セファロから得られる情報は、治療計画にどのように活かされますか?」 「3Dフェイススキャンで代替できる情報はありませんか?」 「正貌からの評価は十分に行われますか?」
良心的な矯正医であれば、これらの質問に丁寧に答えてくれるはずです。
そして臨床医の先生方へ。
私たちが診ているのは、レントゲン画像の中の数値ではありません。 鏡の前で笑顔を確かめている、一人ひとりの患者さん です。彼らが見ているのは正面の顔。私たちもまた、正面から見た顔貌の調和を、診断の中心に据える時代に来ているのではないでしょうか。
矯正診断は今、大きな転換点にあります。伝統を尊重しながらも、エビデンスに基づいて常に再考する姿勢こそが、患者さんと臨床の両方を豊かにしていくと、私は信じています。
References(引用文献)
- Farronato, M., Cenzato, N., Crispino, R., Tartaglia, F., Biagi, R., Baldini, B., & Maspero, C. (2024). Divergence between CBCT and Optical Scans for Soft Tissue Analysis and Cephalometry in Facial Imaging: A cross-sectional study on healthy adults. International Orthodontics, 22(2), 100845. https://doi.org/10.1016/j.ortho.2024.100845
- Wills, W., & Rodriguez, V. (2022). Frontal Cephalometry Analysis: A New Proposal for the Diagnosis of Facial Asymmetries. Acta Scientific Dental Sciences. https://doi.org/10.31080/asds.2022.06.1455
- Pornsirianand, V., Chavanavesh, J., Kanpittaya, P., & Somboonsavatdee, A. (2025). Retrospective Cross-Sectional Study of Quadratic-Linear Correlations Between Cephalometric Measurements and Profile Esthetics in Adult Orthodontic Patients. International Dental Journal, 75, 1472-1481. https://doi.org/10.1016/j.identj.2025.02.015
- Godinho, J., Fernandes, D., Pires, P., & Jardim, L. (2022). Cephalometric determinants of facial attractiveness: A quadratic correlation study. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. https://doi.org/10.1016/j.ajodo.2021.12.025
- Bergman, R. (1999). Cephalometric soft tissue facial analysis. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, 116(4), 373-89. https://doi.org/10.1016/s0889-5406(99)70222-2
- Trpkova, B., Prasad, N., Lam, E., Raboud, D., Glover, K., & Major, P. (2003). Assessment of facial asymmetries from posteroanterior cephalograms: validity of reference lines. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, 123(5), 512-20. https://doi.org/10.1016/s0889-5406(02)57034-7
- Zheng, H., Meng, C., Wang, T., Song, G., Chen, H., Lai, Y., Li, W., Han, B., & Xu, T. (2025). Comparison of Chinese Orthodontic Experts’ Subjective and Objective Evaluations of Post-Orthodontic Treatment Profile Photos and Lateral Cephalograms. Orthodontics & Craniofacial Research, 28. https://doi.org/10.1111/ocr.70027
- Bor, S., Oğuz, F., & Özdemir, D. (2025). Evaluation of trueness and precision of 3 face-scanning devices. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. https://doi.org/10.1016/j.ajodo.2025.04.009
- Tangthaweesuk, N., & Raocharernporn, S. (2025). The accuracy of three-dimensional facial scan obtained from three different 3D scanners. PLOS One, 20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322358
- Megkousidis, K., Amm, E., & Motro, M. (2025). Evaluating Accuracy of Smartphone Facial Scanning System with Cone-Beam Computed Tomography Images. Bioengineering, 12. https://doi.org/10.3390/bioengineering12080792
- Fatima, F., Hallolli, C., Tubaki, R., Shah, I., Thekiya, A., Tabassum, H., & Gupta, S. (2025). Comparative Evaluation of Photogrammetric, Radiographic, and Direct Measurements in Facial Analysis: A Cross-Sectional Study. Cureus, 17. https://doi.org/10.7759/cureus.81445
- Shimamura, Y., Tachiki, C., Takahashi, K., Matsunaga, S., Takaki, T., Hagiwara, M., & Nishii, Y. (2024). Accuracy of cephalometric landmark and cephalometric analysis from lateral facial photograph by using CNN-based algorithm. Scientific Reports, 14. https://doi.org/10.1038/s41598-024-82230-z
- Zeng, M., Yan, Z., Liu, S., Zhou, Y., & Qiu, L. (2020). Cascaded convolutional networks for automatic cephalometric landmark detection. Medical Image Analysis, 68, 101904. https://doi.org/10.1016/j.media.2020.101904
- Kim, H., Shim, E., Park, J., Kim, Y., Lee, U., & Kim, Y. (2020). Web-based fully automated cephalometric analysis by deep learning. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 194, 105513. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105513
- Kang, S., Kim, I., Kim, Y., Kim, N., Baek, S., & Sung, S. (2023). Accuracy and clinical validity of automated cephalometric analysis using convolutional neural networks. Orthodontics & Craniofacial Research. https://doi.org/10.1111/ocr.12683
- Kazimierczak, N., Kazimierczak, W., Serafin, Z., Nowicki, P., Jankowski, T., Jankowska, A., & Janiszewska-Olszowska, J. (2023). Skeletal facial asymmetry: reliability of manual and artificial intelligence-driven analysis. Dentomaxillofacial Radiology, 53, 52-59. https://doi.org/10.1093/dmfr/twad006
- Damstra, J., Fourie, Z., & Ren, Y. (2013). Evaluation and comparison of postero-anterior cephalograms and cone-beam computed tomography images for the detection of mandibular asymmetry. European Journal of Orthodontics, 35(1), 45-50. https://doi.org/10.1093/ejo/cjr045
- De Moraes, M., Hollender, L., Chen, C., Moraes, L., & Balducci, I. (2011). Evaluating craniofacial asymmetry with digital cephalometric images and cone-beam computed tomography. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, 139(6), e523-31. https://doi.org/10.1016/j.ajodo.2010.10.020
- Kim, E., Ki, E., Cheon, H., Choi, E., & Kwon, K. (2013). 3-Dimensional analysis for class III malocclusion patients with facial asymmetry. Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons, 39, 168-174. https://doi.org/10.5125/jkaoms.2013.39.4.168
- Yousefi, F., Rafiei, E., Mahdian, M., Mollabashi, V., Saboonchi, S., & Hosseini, S. (2019). Comparison Efficiency of Posteroanterior Cephalometry and Cone-beam Computed Tomography in Detecting Craniofacial Asymmetry: A Systematic Review. Contemporary Clinical Dentistry, 10, 358-371. https://doi.org/10.4103/ccd.ccd_397_18
- Pedersoli, L., Dalessandri, D., Tonni, I., Bindi, M., Isola, G., Oliva, B., Visconti, L., & Bonetti, S. (2022). Facial Asymmetry Detected with 3D Methods in Orthodontics: A Systematic Review. The Open Dentistry Journal. https://doi.org/10.2174/18742106-v16-e2111251
監修者
院長 中嶋 亮 | Ryo Nakajima
日本大学松戸歯学部卒業後、同大学大学院にて歯科矯正学を専攻し修了。大学病院での研鑽を経て、2012年より「銀座矯正歯科」に勤務し、数多くの裏側矯正や複雑な症例に携わる。2021年に院長、現在は理事長として診療にあたる。見た目の美しさと咬合機能の両立を重視し、特に舌側矯正やデジタル技術を活用した精密治療に注力。患者一人ひとりの生活背景に寄り添い、長期的な健康と自然な笑顔を引き出すことを理念としている。
【略歴】
- 1998年 富山県立富山中部高等学校卒業
- 1998〜2004年 日本大学松戸歯学部
- 2004〜2008年 日本大学大学院(歯科矯正学専攻)
- 2008〜2012年 日本大学松戸歯学部 歯科矯正学講座 助手(専任扱)
- 2012〜2020年 医療社団法人真美会 銀座矯正歯科 アシスタントドクター
- 2013〜2014年 ニューヨーク大学CDEP 矯正学修了
- 2014〜2018年 日本大学松戸歯学部 顎顔面外科学講座 兼任講師
- 2014〜2015年 カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)歯学部CE 矯正学修了
- 2019〜2023年 日本大学松戸歯学部 歯科矯正学講座 兼任講師
- 2021年〜 医療社団法人真美会 銀座矯正歯科 院長
- 2022年〜 日本デジタル矯正歯科学会 理事・学術担当
- 2023年〜 日本大学松戸歯学部 歯科矯正学講座 クリニカルアドバイザー
- 2023年〜 Digital Dentistry Society Ambassador (Japan)
- 2023年〜 日本大学松戸歯学部 歯科矯正学講座 同門会副会長
- 2023年〜 RayFace (RayDent, Korea) Key Opinion Leader
- 2024年〜 医療法人社団真美会 理事長
- 2024年〜 医療創生大学歯科衛生専門学校 歯科矯正学担当講師
【主な所属学会】
- ・日本矯正歯科学会(認定医)
- ・International Congres of Oral Implantrogists (ICOI) インプラント矯正認定医
- ・Digital Dentistry Society 日本アンバサダー
- ・先進歯科画像研究会(ADI) 歯科用CT認定医
- ・厚生労働省認定 歯科臨床研修指導医
- ・日本美容外科学会(JSAPS) 関連会員
- ・Orthopaedia and Solutions マネージャー
- ・(株)YDM 矯正器材アドバイザー
- ・ABO Journal Club 主宰
- ・BiTechOrtho代表
- ・Orthodontics Institute Japan代表
【論文・学会発表】
- ・アライナー矯正歯科治療2(翻訳統括) クインテッセンス出版 2026年5月
- ・加速矯正とアライナー治療による治療期間のコントロール ザ・クインテッセンス2022年11月号
- ・進化するデジタル歯科技術Extra モディファイドコルチコトミー法とSureSmileによる矯正治療 日本歯科評論 81(8)=946:2021.8
- ・進化するデジタル歯科技術 : 3Dプリンターは臨床をどう変革するか(4)矯正治療における3Dプリンターの臨床応用 日本歯科評論 81(4)=942:2021.4
- ・矯正用光重合型レジン系接着システムの接着性能 接着歯学2013年31巻4号P159-166
- ・歯科矯正学における3D診断および治療計画(翻訳) クインテッセンス出版
- ・基礎から学ぶデジタル時代の矯正入門(翻訳統括) クインテッセンス出版
- ・矯正歯科治療のためのコルチコトミー(翻訳)
- ・Effects of… cells in vitro. J Periodontal Res. 2008 Apr;43(2):168-73.
- ・Evaluation…lary tuberosity. J World Fed Orthod. 2022 Jun;11(3):69-74.
- ・T-helper 1…essive orthodontic forces. Oral Dis. 2012 May;18(4):375-88
- ・IL-8 and M…s in periodontal tissues. Oral Dis. 2011 Jul;17(5):489-98.
- ・Effects of…dontal ligament cells. Inflamm Res. 2011 Feb;60(2):187-94.
- ・Effects of…igament cells. Orthod Craniofac Res. 2009 Nov;12(4):282-8.
- ・Levels of …cells in vitro. Orthod Craniofac Res. 2006 May;9(2):63-70.
- ・日本デジタル歯科学会招待講演(2024年)
- ・東北矯正歯科学会招待講演(2025年)
- ・加速矯正による治療期間短縮のコンセプト クインテッセンス出版