超音波診断におけるディープラーニングの実装～靭帯損傷診断システム開発～

• Project/Area Number: 24K14397
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 十時 靖和 筑波大学, 附属病院, 病院助教 (00882200)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 謝 淳 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (00913287) ; 吉井 雄一 東京医科大学, 医学部, 教授 (80617530)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 野球肘 / 超音波画像診断 / ディープラーニング / 内側側副靭帯損傷

Outline of Research at the Start

超音波画像診断は(1)手技の不確実性、(2)画像解釈の主観性、(3)被検者要素による画像の差異を克服などの課題が残っている。人工知能（AI）の一つであるディープラーニングを超音波画像診断に実装し、(1)診断に最適な画像の抽出を自動化することで手技の不確実性を克服、(2)正常・異常画像の判別を数値化して画像解析の主観性を克服、この2つが達成できれば(3)被検者要素による画像の差異も克服できると考えた。本研究では①肘内側靭帯のデータの収集、②臨床像との照合、③超音波画像解析による識別、④ディープラーニングモデルによる診断支援システムの開発を行い、システムを運用してその精度を実証し臨床応用を目指す。