| Project/Area Number |
22K09325
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56020:Orthopedics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
乾 洋 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (60583119)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山神 良太 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (00722191)
冨田 哲也 森ノ宮医療大学, 保健医療学研究科, 教授 (30283766)
田中 栄 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (50282661)
河野 賢一 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (50898286)
武冨 修治 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (70570018)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 膝関節キネマティクス / 人工知能 / 画像検査 / 予測システム |
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| Outline of Research at the Start |
膝関節の動態（キネマティクス）評価は病態理解や治療を行う上で重要であるが、キネマティクス解析に放射線侵襲や時間を要する点が課題であった。そこで、人工知能を用いて日常診療で撮影する画像検査から簡便にキネマティクスを予測するアルゴリズムの開発を立案した。まず、３次元動態解析法による前十字靱帯損傷・変形性膝関節症・人工関節膝の動態解析結果とX線、CT、MRIの画像情報のデータセットを大量に蓄積する。蓄積されたデータセットを教師データとして人工知能による機械学習を行い、キネマティクス予測アルゴリズムの開発を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は画像検査と膝関節解析データを基に、画像と動態解析データをリンクさせるべく人工知能を用いて機械学習を行い、得られたアルゴリズムを用いて画像検査、情報からキネマティクスの予測を行うことが目的である。
初年度と今年度は膝キネマティクスデータの蓄積に注力した。前十字靱帯損傷、変形性膝関節症、人工関節膝の三次元動態撮影ならびに動態解析を進め、年間約180膝の動態撮影を行い、解析も平行して行っている。同時に、画像情報（X線、CT、MRI)を収集し、画像情報と膝動態解析データの紐づけを行い、データベースの作成を行っている。現在、機械学習のプログラム作成に取り掛かっている段階であり、人工知能を用いた機械学習を行う段階には至っていない。今後は機械学習を行うプログラムを完成させ、機械学習を行い、最終的なキネマティクス予測を行うためのアルゴリズム作成に着手する予定である。
また、前十字靱帯損傷膝、変形性関節症ならびに人工関節膝の解析データについては、積極的に学会発表ならびに学術誌に投稿を行い、膝関節動態解析データとして発表を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
三次元膝関節キネマティクスデータならびに画像情報（X線、CT、MRI)の蓄積は行うことができているが、機械学習のプログラムの作成中であり、予定よりもやや遅れていると考えられるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
三次元膝関節キネマティクスデータならびに画像情報（X線、CT、MRI)の蓄積は行えているが、人工知能を用いた機械学習までには至っていない。今後は実際にプログラムを作成し、機械学習を行い、画像情報からキネマティクス予測を行うアルゴリズムを作成し、最終的なキネマティクス予測に繋げていく予定である。
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