• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Research on the development of an imaging diagnosis support system for fresh osteoporotic vertebral fractures using AI technology

Research Project

Project/Area Number 20K09437
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 56020:Orthopedics-related
Research InstitutionOsaka Metropolitan University (2022)
Osaka City University (2020-2021)

Principal Investigator

hoshino masatoshi  大阪公立大学, 大学院医学研究科, 客員研究員 (30748637)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 高橋 真治  大阪公立大学, 大学院医学研究科, 病院講師 (80735605)
田淵 仁志  広島大学, 医系科学研究科(医), 寄附講座教授 (80364008)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords骨粗鬆症性椎体骨折 / 人工知能 / 画像診断 / Artificial Intelligence
Outline of Research at the Start

年間発生件数約90万件と推定される骨粗鬆症性新鮮椎体骨折(Osteoporotic Vertebral Fracture:以下OVF)の画像診断は、超高齢社会において課題的疾患である骨粗鬆症に対する診療の根幹をなすものであるが、最も汎用されるX線撮影は急性期OVFに対しては椎体変形がごく軽微なものが少なくなく、最前線の一般臨床医にとって依然OVFの見逃し例は多く、骨折診断の遅れが適切な治療開始の遅れに直結している。本研究の目的は、現在進化の目覚ましい人工知能(Artificial Intelligence:AI)技術を、超高齢社会の重要課題であるOVFの画像診断能の向上に応用することである。

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study was to apply Artificial Intelligence (AI) technology to improve diagnostic imaging of fresh osteoporotic vertebral fracture (OVF), an important issue in the super-aging society. Using our OVF database, we have completed the development of an AI system for automatic detection of fresh OVF on MRI images and an AI system for prediction of OVF prognosis. We also applied AI technology to improve the accuracy of prognosis prediction, which has been a longstanding issue in OVF clinical research and succeeded in constructing a machine learning model.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で開発されたMRI画像に対する新鮮OVF自動検出AIシステムとOVF予後予測AIシステムは、世界初の試みであり、骨粗鬆症性骨折の中で最も頻度が高い椎体骨折の一般診療現場における診療成績の改善の一助となり、健康寿命延伸への寄与が期待できる。

Report

(4 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (18 results)

All 2022 2021 2020

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (14 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] 特集 整形外科領域における人工知能の応用 各論 人工知能を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システム-MR画像における新鮮椎体骨折の識別2022

    • Author(s)
      藪 晋人、星野 雅俊、田淵 仁志、高橋 真治、寺井 秀富、升本 浩紀、前野 考史、岩前 真由、豊田 宏光鈴木 亨暢、玉井 孝司、猪瀬 弘之、吉井 俊貴、大川 淳、中村 博亮
    • Journal Title

      臨床整形外科

      Volume: 57 Issue: 10 Pages: 1205-1211

    • DOI

      10.11477/mf.1408202457

    • ISSN
      0557-0433, 1882-1286
    • Year and Date
      2022-10-25
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] A deep convolutional neural network for diagnosing osteoporotic vertebral fractures2022

    • Author(s)
      藪 晋人、高橋 真治、寺井 秀富、星野 雅俊、中村 博亮
    • Journal Title

      Journal of Spine Research

      Volume: 13 Issue: 6 Pages: 844-850

    • DOI

      10.34371/jspineres.2022-0607

    • ISSN
      1884-7137, 2435-1563
    • Year and Date
      2022-06-20
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] Machine-learning-based approach for nonunion prediction following osteoporotic vertebral fractures2022

    • Author(s)
      Takahashi Shinji、Terai Hidetomi、Hoshino Masatoshi、Tsujio Tadao、Kato Minori、Toyoda Hiromitsu、Suzuki Akinobu、Tamai Koji、Yabu Akito、Nakamura Hiroaki
    • Journal Title

      European Spine Journal

      Volume: ahead of print Issue: 11 Pages: 3788-3796

    • DOI

      10.1007/s00586-022-07431-4

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Using artificial intelligence to diagnose fresh osteoporotic vertebral fractures on magnetic resonance images2021

    • Author(s)
      Yabu Akito、Hoshino Masatoshi、Tabuchi Hitoshi、Takahashi Shinji、Akada Masahiro、Morita Shoji、Maeno Takafumi、Iwamae Masayoshi、Inose Hiroyuki、Ohyama Shoichiro、Hori Yusuke、Okawa Atsushi、Nakamura Hiroaki
    • Journal Title

      The Spine Journal

      Volume: ー Issue: 10 Pages: 1652-1658

    • DOI

      10.1016/j.spinee.2021.03.006

    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 人工知能技術を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の予後予測システム MR画像を用いた遷延癒合予測2022

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 高橋 真治, 寺井 秀富, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      中部日本整形外科災害外科学会 秋季学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 機械学習による骨粗鬆症性椎体骨折後の骨癒合不全の予測2022

    • Author(s)
      高橋 真治, 寺井 秀富, 星野 雅俊, 中村 博亮
    • Organizer
      中部日本整形外科災害外科学会 秋季学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 機械学習による骨粗鬆症性椎体骨折後の骨癒合不全の予測2022

    • Author(s)
      高橋 真治, 寺井 秀富, 星野 雅俊, 中村 博亮
    • Organizer
      日本骨粗鬆症学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 機械学習による骨粗鬆症性椎体骨折後の骨癒合不全の予測2022

    • Author(s)
      高橋 真治, 星野 雅俊, 寺井 秀富, 加藤 相勲, 豊田 宏光, 鈴木 亨暢, 玉井 孝司, 藪 晋人, 中村 博亮
    • Organizer
      日本脊椎脊髄病学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] AIを活用した骨粗鬆症性椎体骨折予後予測システム MR画像を用いた遷延癒合予測2022

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 寺井 秀富, 田淵 仁志, 高橋 真治, 今西 勁峰, 辻尾 唯雄, 猪瀬 弘之, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      日本整形外科学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 人工知能技術を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システムの開発 ―MR画像における新旧椎体骨折の分類―2021

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 田淵 仁志, 高橋 真治, 升本 浩紀, 今西 勁峰, 前野 考史, 岩前 真由寺井 秀富, 豊田 宏光, 鈴木 亨暢, 玉井 孝司, 堀 悠介, 猪瀬 弘之, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      第50回日本脊椎脊髄病学会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 人工知能技術を活用した骨粗鬆症性椎体骨折予後予測システムの開発 ―MR画像を用いた遷延癒合予測―2021

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 田淵 仁志, 高橋 真治, 升本 浩紀, 今西 勁峰, 辻尾 唯雄, 寺井 秀富, 豊田 宏光, 鈴木 亨暢, 玉井 孝司, 堀 悠介, 猪瀬 弘之, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      第50回日本脊椎脊髄病学会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 人工知能による骨粗鬆症性椎体骨折の予後予測システムの開発 ―MR画像を用いた遷延癒合予測―2021

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 田淵 仁志, 高橋 真治, 升本 浩紀, 今西 勁峰, 辻尾 唯雄, 寺井 秀富, 豊田 宏光, 鈴木 亨暢, 玉井 孝司, 堀 悠介, 猪瀬 弘之, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      AO spine Japan conference
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] AIを活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システムの開発 ―MR画像における新旧椎体骨折の分類―2021

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 田淵 仁志, 高橋 真治, 升本 浩紀, 今西 勁峰, 前野 考史, 岩前 真由寺井 秀富, 豊田 宏光, 鈴木 亨暢, 玉井 孝司, 堀 悠介, 猪瀬 弘之, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      第24回日本低侵襲脊椎外科学会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 人工知能技術を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システムの開発 ―MR画像における新鮮椎体骨折の自動検出―2020

    • Author(s)
      藪 晋人、星野 雅俊、田淵 仁志、高橋 真治、升本 浩紀、赤田 真啓、森田 翔治、前野 考史、岩前 真由、猪瀬 弘之、加藤 剛、吉井 俊貴、大川 淳、中村 博
    • Organizer
      日本整形外科学会基礎学術集会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 人工知能を用いた骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システム ―MR画像における新鮮椎体骨折の自動検出―2020

    • Author(s)
      藪 晋人、星野 雅俊、田淵 仁志、高橋 真治、升本 浩紀、赤田 真啓、森田 翔治、前野 考史、岩前 真由、猪瀬 弘之、加藤 剛、吉井 俊貴、大川 淳、中村 博亮
    • Organizer
      日本腰痛学会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 人工知能技術を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システムの開発 ―MR画像における新旧椎体骨折の分類―2020

    • Author(s)
      藪 晋人、星野 雅俊、田淵 仁志、高橋 真治、升本 浩紀、今西 勁峰、前野 考史、岩前 真由、寺井 秀富、豊田 宏光、鈴木 亨暢、玉井 孝司、堀 悠介、猪瀬 弘之、大川 淳、中村 博亮
    • Organizer
      日本脊椎脊髄病学会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] AIを活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システムの開発 MR画像における新鮮椎体骨折の自動検出2020

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 田淵 仁志, 高橋 真治, 前野 考史, 岩前 真由, 堀 悠介, 猪瀬 弘之, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      日本骨粗鬆症学会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 人工知能技術を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システムの開発 MR画像における新鮮椎体骨折の自動検出2020

    • Author(s)
      藪 晋人, 星野 雅俊, 田淵 仁志, 升本 浩紀, 高橋 真治, 前野 考史, 岩前 真由, 猪瀬 弘之, 大川 淳, 中村 博亮
    • Organizer
      日本整形外科学会
    • Related Report
      2020 Research-status Report

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2024-01-30  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi