2022 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)
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)
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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：2000例以上での人工股関節患者CTデータ（下肢全体）・X線画像（股関節）を収集し、その一部については、運動機能計測データも含めたDBを構築した。さらに、関節動態のCT/MRI/Ｘ線画像データも収集した。
患者解剖の自動認識：CTデータとX線画像から、解剖学書水準の詳細さで、骨と個別筋肉を認識するAIツールが完成した。学習データの増強とAIの改良により、術前画像データからの自動認識精度を研究初期のバージョンから有意に向上させた。また、異なる画質のCTデータに対する認識精度を向上させた。術後画像CTデータからインプラントを含めた自動認識ツールが完成した。関節の動態解析についても、自動認識ツールを開発した。さらに、CT画像の認識結果を学習データとして、X線画像から骨と個別筋肉の2次元投影像の分離に加えて、骨密度/筋肉量の推定を行うAIツールを開発した。
疾患・手術計画モデル：疾患モデルについては、CT自動認識結果に基づいて、変形性股関節症患者の筋骨格統計形状モデル、自動疾患グレーディングシステム、および、疾患進行に伴う筋肉量・骨密度の変動モデルを構築した。これにより、変形性股関節患者特有の骨格形状変化、疾患進行に伴う筋肉量・骨密度変化を数理的にモデル化した。患者の筋骨格の病態把握を定量的・客観的に可能にし、これを手術後の筋骨格の状態・運動機能と関係づけることにより、治療意思決定支援に活用できる可能性を示した。手術計画モデルについては、患者の骨格形状を入力として、インプラントのサイズ・位置を自動推定するシステムを開発した。生体力学解析については、デファクト標準の筋骨格生体力学解析ツールAnyBodyにおいて、患者の骨格形状・筋肉量を反映するシステムを構築し、個別化解析が行える環境を構築した。その手術意思決定や評価への活用は今後の課題として残された。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Presentation] Virtual Standing Position Transformation from Supine CT using Whole-body Upright CT Scanner. IEICE Technical Report;2022
Author(s)
Hakotani T, Otake Y, Soufi M, Hashimoto M, Yamada Y, Yamada M, Yokoyama Y, Uemura K, Takao M, Sugano N, Jinzaki M
Organizer
IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep..
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[Presentation] Segmentation of musculoskeletal structures in supine and upright CTs towards quantitative analysis of musculoskeletal deformation in standing position.2022
Author(s)
Hakotani T, Otake Y, Soufi M, Hashimoto M, Yamada Y, Yamada M, Yokoyama Y, Uemura K, Takao M, Sugano N, Jinzaki M.
Organizer
IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep..
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