2021 Fiscal Year Annual Research Report
Decision support for total hip arthroplasty surgery by integration of deep learning, simulations, and statistical models
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19H01176
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
佐藤 嘉伸 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)
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| 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)
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)
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) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 筋骨格セグメンテーション / 人工股関節 / 筋骨格統計形状モデル / 疾患進行モデル / 筋肉量 / 骨密度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
症例DB：AIの学習・検証の強化のため、CT画像の患者解剖認識の正解データを増強した。本研究のAIシステムが提供する精度予測情報を用いて、AIの認識結果向上に必要な正解データを効率的に作成する能動学習法を開発した。これにより、昨年度までに開発したAIによる患者解剖自動認識結果を修正することで、効率的に正解データを作成できた。CT装置の機種、撮影条件、再構成条件の違いに対応した筋骨格認識AIを開発・評価するためのDBを構築した。
患者解剖の自動認識：CT装置の機種、撮影条件、再構成条件の違いに対応した解剖認識AIについて、実行時データ拡張等の手法を試す予備実験を進めた。同一患者の術前・術後の筋骨格/人工関節を認識した縦断DBを構築するため、人工関節認識（位置・姿勢推定）、術前・術後の骨格位置合わせ等、縦断変化のデータ化に必要な認識・解析システムの構築を進めた。2次元X線画像からの筋骨格3次元情報復元について、各解剖構造の分離・骨密度分布の推定に加えて、骨格の形状復元・個別筋肉の筋肉量推定の予備実験を行った。歩行時等の生体力学解析を進めるためのツールAnyBodyと統合するための予備検討を行った。
疾患・手術モデル構築：疾患モデルについて、左右で疾患進行度の異なる股関節の筋骨格左右差統計モデル、疾患進行モデルの開発を進めた。同一患者の術前・術後の縦断DBを学習データとして、術前CT画像から術後の筋骨格解剖・人工関節設置状態・術後QOLスコアを予測・最適化するAIシステムの開発に着手した。
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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
AIの精度を向上させるための学習データを効率よく増強するための能動学習の方式を確立させたことで、AIの持続的な発展の見通しが得られた。CT装置の機種、撮影条件、再構成条件の違いに対応したAIの評価を行うためのデータベースを構築できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
CT装置の機種、撮影条件、再構成条件の違いに対応した筋骨格認識AIを開発する。さらにCTからの自動認識結果を学習データとするX線画像認識AIの開発を本格的に進める。疾患・手術モデル開発に向けてAI開発を進める。
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