画像検査と人工知能の融合による膝関節キネマティクスの予測システムの開発

• Project/Area Number: 22K09325
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56020:Orthopedics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 乾 洋 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (60583119)
• 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)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥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)
• 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

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。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は画像検査と膝動態解析データを基に、画像を動態解析データを結びつけるべく人工知能を用いて機械学習を行い、そこで得られたアルゴニ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。
その中で、初年度は、膝キネマティクスデータを蓄積することに注力した。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、年間あたり約180膝の動態撮影を行い、解析も平行して行っている。それと同時に、画像情報（X線、CT、MRI）を収集し、同じ対象者間での画像情報と膝動態解析データの紐づけを行い、データベース化を試み、今後の機械学習にスムーズに移行できるようにデータの蓄積ならびに整理を行っている。
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。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

人工知能を用いて機械学習を行うための前段階として、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）の蓄積を順調に行うことができており、次年度以降の機械学習に向けての準備を進めることができていると考えられるため。

Strategy for Future Research Activity

初年度に行ってきた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)の蓄積を、次年度以降も継続して行うとともに、次年度以降は実際に患者固有の膝キネマティクスデータと画像情報を元に、人工知能を用いた機械学習を行っていく予定である。それにより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することで、将来的に画像情報からキネマティクスの予測を行うことを目指していく。

Research Products

• [Presentation] 両十字靱帯温存人工膝関節全置換術後キネマティクスと患者立脚型評価の関連 (2023)
  • Author(s): 河野賢一、冨田哲也、山崎隆治、武冨修治、山神良太、川口航平、村上亮、鹿毛智文、荒川嵩大、玉城雅史、乾洋、田中栄
  • Organizer: 第53回 日本人工関節学会
• [Presentation] 異なるalignment法によるMedial Pivot TKAのスクワット動作の生体内動態比較 －Mechanical alignment法 vs Kinematic alignment法－ (2023)
  • Author(s): 鹿毛智文、河野賢一、冨田哲也、山崎隆治、武冨修治、山神良太、川口航平、村上亮、荒川嵩大、玉城雅史、乾洋、田中栄
  • Organizer: 第53回 日本人工関節学会
• [Presentation] キネマティックアライメントTKAとメカニカルアライメントTKAの歩行時の脛骨コンポーネントの冠状面の傾きの比較 (2023)
  • Author(s): 荒川嵩大、河野賢一、冨田哲也、山崎隆治、武冨修治、山神良太、川口航平、鹿毛智文、村上亮、玉城雅史、乾洋、田中栄
  • Organizer: 第53回 日本人工関節学会
• [Presentation] In Vivo Collateral Ligament Force in Bicruciate-Retaining Total Knee Arthroplasty (2023)
  • Author(s): Kono K, Inui H, Tomita T, Yamazaki T, Konda S, Taketomi S, Yamagami R, Kawaguchi K, Murakami R, Kage T, Arakawa T, Tanaka S, D'Lima DD
  • Organizer: Orthopaedic Research Society 2023 Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] In vivo kinematics of medial pivot total knee arthroplasty for valgus and varus knees during squatting (2023)
  • Author(s): Kage T, Kono K, Tomita T, Yamazaki T, Taketomi S, Yamagami R, Kawaguchi K, Murakami R, Arakawa T, Inui H, Tanaka S
  • Organizer: Orthopaedic Research Society 2023 Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Verification of Horizontal Plane Measurement Method in Fluoroscopy (2023)
  • Author(s): Arakawa T, Kono K, Tomita T, Yamazaki T, Konda S, Taketomi S, Yamagami R, Kawaguchi K, Kage T, Murakami R, Inui H, Tanaka S
  • Organizer: Orthopaedic Research Society 2023 Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Remarks] 東京大学医学部附属病院 整形外科・脊椎外科
  • URL: http://www.u-tokyo-ortho.jp/