2022 Fiscal Year Research-status Report
MRI自動読影装置を用いた腰部脊柱管狭窄症の自然経過とその予後予測因子の解明
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20K09439
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| Research Institution | Wakayama Medical University |
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Principal Investigator |
石元 優々 和歌山県立医科大学, 医学部, 講師 (20508030)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | MRI / 腰部脊柱管狭窄症 / ロコモティブシンドローム / AI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
申請者は2017-18年とイギリスのサザンプトン大学に留学し疫学研究を行った。また同留学中にオクスフォード大学のFairbank教授らが主催する自動MRI読み取り装置であるSpineNetを用いた研究についてコラボレーションにを行うことになった。 この結果、申請者の読影を機械に読み込ませ学習させることで、申請者の読影方法とほぼ同一の読影ができることを確かめた。（Yuyu Ishimoto etal. Could automated machine-learned MRI grading aid epidemiological studies of lumbar spinal stenosis? Validation within the Wakayama spine study BMC Musculoskeletal Disorder 2020)
そして2022年、本コホートstudyの10年目の追跡調査を完了することができた。
また今後は腰部脊柱管狭窄のみならず、椎間板変性や終板変化といった他の変性因子についてもAI読影にてフォローしていくことをmeetingで話し合っている。
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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
上記に示した論文のごとく申請者の読影方法をAIに学習させ、そのAIの読影が申請者と遜色ないことを示した。コロナ下の中渡英することが出来ずこちらのデータを持ちだすことが出来なかったが、今年になり海外学会にも参加できるようになり、そこでFairbank教授らとmeetingが可能になった。今年以降に渡英することも考慮している。
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| Strategy for Future Research Activity |
AIに腰部脊柱管狭窄のみならず、椎間板変性・終板変化・骨折・すべりについても人間お読み方を学習させ、かつAIと人間の一致率を確認する。この信頼度が高いものであればわれわれのMRIの10年追跡データをAIに読影させることで脊椎変性疾患の追跡調査を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
成果発表のための出張費のため
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