2021 Fiscal Year Research-status Report
AI（Radiomics）を用いた整形外科疾患の機能予後予測
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20K18052
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
牧 聡 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (00771982)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 脊髄損傷 / 頚椎症性脊髄症 / 大腿骨近位部骨折 / 転移性脊椎腫瘍 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
①脊髄損傷： Radiomicsを用いて受傷直後のMRIから頚髄損傷の機能予後を予測した。収集したMRI画像を学習用と検証用に分けて1ヶ月後の麻痺重症度を予測させ、実際との一致率を調査した。検証したMRI画像のうち、88％がグレード1つの誤差内でAISを予測できた。結果を論文（Okimatsu, Maki et al. J Clin Neurosci 2022）で報告した。
②頚部脊髄症：術前に撮影したMRIから1年後の神経症状の予後の推測をある程度の正確度で行うことに成功した。精度向上のためにデータを追加して学習中である。画像の研究とは別に機械学習で頚椎後縦靭帯骨化症の手術成績を予測することに成功した。結果を論文（Maki et al. Spine 2021）で報告した。
③大腿骨近位部骨折：股関節単純X線正面像および側面像を用いて、CNNによる大腿骨近位部骨折の診断能を評価することを目的としCNNと整形外科医4名の診断能を比較した。CNNは整形外科専門医と同等かそれ以上の精度で大腿骨近位部骨折の診断が可能であった。結果を論文（Yamada Y, Maki S,et al. Acta Orthop 2020）で報告した。
④転移性脊椎腫瘍(癌の背骨への転移)： CNNを用いてMRI画像による転移性脊椎腫瘍と骨粗鬆症性椎体骨折の鑑別を行うことを目的とした。。MRI画像を用いた転移性脊椎腫瘍と骨粗鬆症性椎体骨折の鑑別において、CNN分類器の診断能は良好であり、鑑別の一助となることが示唆された。結果を論文（Yoda, Maki et al. Spine 2021）で報告した。
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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脊髄損傷：受傷直後のMRIから1ヶ月後の麻痺の重症度を高い一致率で予測することに成功した。論文で報告した。
②頚部脊髄症：術前に撮影したMRIから1年後の神経症状の予後の推測をある程度の正確度で行うことに成功した。精度向上のためにデータを追加して学習中である。患者背景のデータを使って機械学習で頚椎後縦靭帯骨化症の手術成績を予測することに成功し、こちらは論文で報告することができた。
③大腿骨近位部骨折：機能予後を予測する前段階の研究として骨折の有無と大腿骨近位部骨折の鑑別（転子部骨折もしくは頚部骨折）を行うモデルの作成に成功をした。整形外科医よりも診断の正確度は高く、結果を論文で報告した。
④転移性脊椎腫瘍（癌の背骨への転移）：原発巣予測の前段階の研究として転移性脊椎腫瘍との鑑別がしばしば問題となる骨粗鬆症性椎体骨折との鑑別を行うモデルの作成を行った。論文で報告した。
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| Strategy for Future Research Activity |
①脊髄損傷：現状で当初の目標は達成できた。今後は患者背景ベースのビッグデータから歩行能獲得の予測を行う機械学習モデルを作成する予定である。
②頚部脊髄症：マルチモダリティの画像を入力として、患者背景のパラメータを入力とするアンサンブルモデルの構築を行い、予測精度の向上を目指す。
③大腿骨近位部骨折：骨折時の画像から機能予後を予測することは困難であったため、患者背景ベースのビッグデータから歩行能獲得の予測を行う機械学習モデルを作成する。
④転移性脊椎腫瘍（癌の背骨への転移）：データ収集を継続する。
上記と合わせて、マルチモダリティの画像を入力としたり、患者の元々のADLや採血データなどを含む臨床データを入力とするアンサンブルモデルの構築を行い、予測精度の向上を目指す。
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| Causes of Carryover |
コロナの影響により現地開催を予定していた学会がweb開催となり、海外学会も中止となったため、旅費が計画よりもかからなかった。そのため次年度使用額が生じた。そのため、次年度に繰り越し、旅費、英文校正費用、論文投稿費用に当てる予定である。
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