深層学習、シミュレーション、統計モデルを融合した人工股関節手術の意思決定支援

2019 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 19H01176
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology
• Principal Investigator: SATO Yoshinobu 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70243219)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563) ; SOUFI MAZEN 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (80823525) ; 菅野 伸彦 大阪大学, 大学院医学系研究科, 寄附講座教授 (70273620) ; 高尾 正樹 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (30528253) ; 上村 圭亮 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (70871367) ; 三木 秀宣 独立行政法人国立病院機構大阪医療センター(臨床研究センター), その他部局等, 機関長・部門長クラス (10335391) ; 鍵山 善之 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (30506506) ; 高木 周 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30272371) ; 田中 正夫 香川高等専門学校, 校長, 校長 (40163571) ; 日朝 祐太 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (00848997)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

人工股関節手術においてこれまでに蓄積された患者の病態、手術法、医療画像などのデータベースを元に統計数理モデルを構築する。この統計数理モデルを用い、術前患者のデータを用いて、疾患の経過予測、最適な手術時期、最適な機種選定など、最適な手術計画の意思決定を補助するシステム構築を目指す研究である。
医療画像から深層学習を用いて手術前後の患者筋骨格解剖の大規模データベースを効率良く構築する。また、そのデータベースに筋肉を加え、疾患進行に伴う筋萎縮の予測、術後の筋走行・筋張力シミュレーションも可能にし、手術計画の最適化を目指す点で学術的意義が高い。工学系／医学系研究者で構成され、それらの専門知識と経験に基づいた提案であり、優れた手術計画の意思決定支援、教育への貢献が期待できる。