2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of 2D-3D reconstruction program and cloud system for the treatment of locomotive organ diseases
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19H03783
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
村瀬 剛 大阪大学, 医学系研究科, 准教授 (50335361)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡 久仁洋 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (50724085)
田中 啓之 大阪大学, 医学系研究科, 特任教授(常勤) (00432542)
岡田 潔 大阪大学, 医学系研究科, 特任准教授 (40576279)
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)
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)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 変形矯正 / コンピューターシミュレーション / 人工知能 / クラウド / 2D3D再構成 / 2D3Dレジストレーション / 有限要素法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、人工知能（AI）の技術である深層学習を用いて単純X線情報のみから3次元画像を推定し構築する2D-3D再構成技術と、シミュレーション作業の効率化とビッグデータ蓄積を同時に可能とするクラウドシステム、術後機能・予後予測のため新規動態解析システムを一体的に開発し、我々がこれまで独自に築いてきた3次元変形矯正治療法のさらなる高度化を図りつつ、一般医療機関からのアクセシビリティを大幅に向上させることである。近年発展著しいAIを用いて2D-3D再構成技術を確立し、それを独自のクラウドシステムと組み合わせるアイデアは他に見当たらず、極めて独創的と言える。新規3D動態解析や解剖学的各要素の物性を考慮した術後の機能予測は、変形矯正のみならず骨関節治療学全般へ革新をもたらすと考えられる。この目的達成を目指して、本年度は以下の研究を行った。
1．２D-３D再構成技術開発：現在までに集積した単純X線とそれに対応する3次元骨形状のデータベースを最新の人工知能に学習させることで、単純X線画像だけからCT撮影を経ずに3次元コンピューター骨モデルを作成する技術 (2D-3D再構成法) の開発研究を進めた。
2．クラウドシステム構築：3次元シミュレーションを複数の人間が同時に遠隔から操作ができるクラウドシステムの構築を進めた。一連の作業を円滑化するとともに、これを運用することでクラウドに蓄積される各種画像・シミュレーション情報のビッグデータを先のAIと組み合わせることを目論む。
3．新規生体内3次元動態測定法の開発：濃度勾配情報に基づく2D-3Dレジストレーション法を応用した新規生体内3次元動態測定法の開発を進めた。
4. 骨変形に伴う関節症発症メカニズムの解明: 解剖学的各要素の物理学的特性に基づいた有限要素解析による関節症発症メカニズムの検証を実施した。
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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
１．２D-３D再構成技術開発：写真データから立体の形状推定で実績のあるT-L netと画像変換を行うpix2pixの2つのネットワークを基盤とし、単純X線画像から直接3次元骨モデルを推定構築するプログラムを開発した。前腕遠位の正常例を対象に学習を行い、単純X線画像1方向のみから高精度の3D骨モデル（橈骨1mm以下、尺骨2mm以下）が生成可能となった。本プログラムにより、日常診療におけるCT撮影の頻度を減少させることが出来る可能性が示唆された。
2．クラウドシステム構築：研究の一環として開発に着手したクラウドアプリケーションを発展させ、医療機関から送信されたCTデータを受信して匿名化し、3次元シミュレーションを複数の人間が同時に遠隔から操作可能とするクラウドシステムを構築することを目指して、当該年度は骨モデルの表示、移動、コミュニケーション等の基本機能の開発を行った。
３．2D3Dレジストレーション法を応用した新規生体内3次元動態測定法の開発：CTの3次元データから作成した疑似X線画像とX線透視画像、それぞれの持つ濃度勾配情報を利用して、Ｘ線透視画像の各フレームに3D骨モデルを重ね合わせることで生体内の3次元的関節動態をコンピューター上で再現するプログラムを開発した。ファントムを用いて精度検証を行った。
４．骨変形に伴う関節症発症メカニズムの解明：橈骨骨折後変形治癒症例を対象とし、関節軟骨下骨の骨密度変化を定量的に評価するとともに有限要素法を用いて関節への応力分布推定を行った。橈骨手根関節では患側において背側で骨密度の上昇と応力の集中を認めた。背屈変形により，応力が背側に移動したことにより橈骨関節面軟骨下骨の骨密度が背側領域で高くなったと考えられ，変形性関節症の前段階である可能性が示唆された
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| Strategy for Future Research Activity |
1．2D-3D再構成システムの開発と精度検証：現状、手関節部において橈骨は１ｍｍ未満、尺骨は２ｍｍ未満の精度で2次元画像から3次元骨モデルを生成する基本プログラムの開発に成功した。空間における対象骨の位置を統一、対象骨の特定化などのデータの正規化により学習効率を向上させ、対象骨の解剖学的特徴点を抽出することにより、3次元骨モデルを効率的に生成させるプログラムを開発する。さらに、データセットを増やすことでAIによる学習回数を増加させ、精度検証を繰り返すことにより、ネットワーク構造を改良し3次元骨モデル再構築精度を向上させる。また、実用化を見据えて、プログラムの操作性を向上させる。
2．クラウドシステムの構築：医療機関から送信されたCTデータを受信して匿名化する技術を開発する。現段階では、一部の形式のDICOMデータ匿名化に不具合が生じているため、原因を究明し、データアップロード時にすべての形式のDICOMデータの自動匿名処理を行う技術を開発する。クラウド上においてアップロードされた手術シミュレーションデータの確認、およびコメント入力が可能となった。今後、シミュレーションソフトウェアであるBoneSimulatorの機能をクラウド上で使用できるように順次、プログラムを追加する。
3．術後機能と予後予測を可能とするプログラムの開発：濃度勾配情報の類似性に基づいてX線透視により得られた2次元動態画像をCTの3次元データに重ね合わせることにより、生体内の3次元的関節動態をコンピューター上で再現するプログラムの開発し、ファントムを用いて精度を確認した。実用化にむけて、生体（健常および関節疾患）における精度調査を進め、3次元的関節運動をリアルタイムで表示する技術を確立する。
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Research Products
(18 results)
