Study using AI and frequency analysis for hammering sound during cementless total hip arthroplasty

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K18542
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 56020:Orthopedics-related
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: Homma Yasuhiro 順天堂大学, 医学部, 講師 (80732883)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 人工股関節全置換術 / 人工知能 / 機械学習 / 叩打音 / 音響解析 / Fast Fourier Transform / 医療格差 / 合併症予防

Outline of Final Research Achievements

To establish an objective evaluation method for implant insertion, the hammering sound during the total hip arthroplasty was analyzed. As a results, following findings were identified. 1) a normalized sound pressure, 2) the femoral morphology influencing on the hammering sound, 3) the characteristics of hammering sound related to the post-operative stem subsidence, 4) the possibility of judgement by artificial intelligence, 5) the prediction machine learning algorism for post-operative subsidence. Further study focusing on the making a real-time judgement device and clinical study using the device are planned.

Free Research Field

整形外科

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

高齢化に伴い人工股関節全置換術の施行数は増加しており、2050年にはOECD加盟国で年間280万件の実施が予測されている。しかし、様々な合併症の発生率は外科医の手術技術熟練度に影響を受け、当該手術の医療格差が全世界的に存在する。本研究成果により、インプラン挿入時の叩打音特性や合併症と関連する音響学的特徴が明らかになり、さらには、人工知能による合併症回避の可能性が示されたことから、外科医の熟練度に依存せず、安全な手術を可能にする手術支援機器の開発が可能となった。外科医の技術と科学技術が融合した新時代の人工股関節全置換術(Hip Arthroplasty 3.0)につながる研究成果であると考える。