人工知能を用いた人工股関節全置換術における最適なインプラント設置に関する研究

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K09558
• Research Institution: Yokohama City University
• Principal Investigator: 稲葉 裕 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (40336574)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川上 英良 国立研究開発法人理化学研究所, 科技ハブ産連本部, チームリーダー (30725338)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 人工知能 / 人工股関節全置換術 / インプラント設置 / 骨盤傾斜

Outline of Annual Research Achievements

2020年度は人工股関節全置換術（THA)を施行し、術前因子、手術因子、術後因子の全てが揃った415例についてデータを収集した。このデータを使用して機械学習を行い、術後に経年的に骨盤が後傾する症例の特徴について解析を行った。機械学習では、Random Forestが最も適した手法であり、術後の骨盤傾斜の変化に最も影響を与える因子は、腰椎の前弯角と大腿骨頚部の前捻角であった。またこの機械学習の結果を用いて決定木の作成を行ったが、術前因子だけでの予測はやや不正確で、術後1年時点での骨盤傾斜情報を用いると、精度が高く術後5年までの骨盤傾斜変化の予測が可能であった。
また骨盤傾斜が術後に経年的に後傾する症例には2つの異なるタイプがあることが分かった。これは新しい知見であり、この2つのタイプの分別に関しても解析を行い、決定木に含めることができた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

データの収集は終了し、機械学習による解析もほぼ終了した。今後はこの結果の解析の精査を行い、英文雑誌への投稿を準備する段階である。

Strategy for Future Research Activity

現在、解析はほぼ終了したので、この解析結果を精査して、英文雑誌へ投稿を行う。

Causes of Carryover

データの収集、解析に経費を使用したが、今年度は15035円を残したので、次年度のデータ精査、英文雑誌への投稿に使用する。