股関節X線画像から大腿骨近位部骨密度を推定するシステムの構築
Project/Area Number |
21K16655
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 56020:Orthopedics-related
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
上村 圭亮 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (70871367)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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Keywords | 骨密度予測 / 人工知能 / 骨塩定量 / 骨粗鬆症 / 深層学習 / 仮想X線 / DXA / 骨密度計測 / ビッグデータ |
Outline of Research at the Start |
骨粗鬆症の早期診断、治療介入は将来の骨折予防や骨折に続発する日常生活動作の低下に対して有用である。通常、骨粗鬆症はDual-energy X-ray absorptiometry(DXA)によって計測される骨密度によって診断されるが、DXAへのアクセスが限定されることもあり、正確に診断されていない症例も多い。本研究では日常臨床で撮影される股関節のX線画像に対して人工知能の一種である深層学習を用い、股関節X線から骨密度を正確に計測し、骨粗鬆症の診断を行うシステムを開発する。
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Outline of Annual Research Achievements |
骨粗鬆症の診断にはDual-energy X-ray absorptiometry (DXA)による骨密度測定が国内外のガイドラインにて推奨されている。しかし、DXAを導入している施設は限定的であるため、骨粗鬆症の診断や続発する脆弱性骨折の予防が十分に行われていないのが現状である。 本研究ではDXA、X線画像、CT画像、患者背景の情報が整理されたデータセットに対して深層学習を用い、日常診療でアクセスの容易な股関節X線画像から骨密度を推定するシステムを構築することを目的とする。 股関節X線画像から正確に大腿骨近位部の骨密度を計測できるBMD-GANという深層学習モデルを作成し、特許出願を行った。現在は6施設1400例を超える症例を収集し、開発システムで計測した骨密度値とDXAによって計測した骨密度値との相関を検証した。その結果、両者の間には相関係数>0.9が獲得できていることを確認でき、今後の臨床利用に向けての手ごたえを得た。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
多施設からデータを収集でき、データ数を増加させることができた。解析画像数が増えたものの、開発プログラムによる骨密度予測精度は良好に推移しており、計画通り進捗している。
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Strategy for Future Research Activity |
更に検証数を増加させ、汎用性のあるプログラムを作成し、臨床応用を目指す。
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Report
(2 results)
Research Products
(18 results)
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[Journal Article] Development of a system to assess the two- and three-dimensional bone mineral density of the lumbar vertebrae from clinical quantitative CT images2023
Author(s)
Uemura K, Fujimori T, Otake Y, Shimomoto Y, Kono S, Takashima K, Hamada H, Takenaka S, Kaito T, Sato Y, Sugano N, Okada S.
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Journal Title
Arch Osteoporos.
Volume: 18
Issue: 1
Pages: 22-22
DOI
Related Report
Peer Reviewed
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[Journal Article] Development of an open-source measurement system to assess the areal bone mineral density of the proximal femur from clinical CT images2022
Author(s)
Uemura, K., Otake, Y., Takao, M., Makino, H., Soufi, M., Iwasa, M., Sugano, N. and Sato, Y.
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Journal Title
Archives of Osteoporosis
Volume: 17(1)
Issue: 1
Pages: 17-17
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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