2022 Fiscal Year Annual Research 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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| Project Period (FY) |
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 ClinNeurosci 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 Orthop2020）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。
また計画以外の整形外科疾患とAIの研究については以下の通り報告した。頚椎後縦靭帯骨化症のレントゲンを用いたAIによる診断（Miura, Maki et al Sci Rep 2021）、橈骨遠位端骨折のレントゲンを用いたAIによる診断(Suzuki, Maki et al. J Digit Imaging 2021)、脊髄腫瘍のMRIを用いたAIによる診断（Maki et al. Spine 2020）
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[Journal Article] Deep learning-based prediction model for postoperative complications of cervical posterior longitudinal ligament ossification2023
Author(s)
Ito S, Nakashima H, Yoshii T, Egawa S, Sakai K, Kusano K, Tsutui S, Hirai T, Matsukura Y, Wada K, Katsumi K, Koda M, Kimura A, Furuya T, Maki S et al.
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Journal Title
Eur Spine J
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Differentiating Magnetic Resonance Images of Pyogenic Spondylitis and Spinal Modic Change Using a Convolutional Neural Network2023
Author(s)
Mukaihata T, Maki S, Eguchi Y, Geundong K, Shoda J, Yokota H, Orita S, Shiga Y, Inage K, Furuya T, Ohtori S.
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Journal Title
Spine (Phila Pa 1976)
Volume: 48(4)
Pages: 288-294
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Deep learning-based prediction model for postoperative complications of cervical posterior longitudinal ligament ossification2023
Author(s)
Shimizu T, Suda K, Maki S, Koda M, Matsumoto Harmon S, Komatsu M, Ota M, Ushirozako H, Minami A, Takahata M, Iwasaki N, Takahashi H, Yamazaki M.
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Journal Title
J Clin Neurosci
Volume: 107
Pages: 150-156
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Magnetic resonance image segmentation of the compressed spinal cord in patients with degenerative cervical myelopathy using convolutional neural networks2023
Author(s)
Nozawa K, Maki S, Furuya T, Okimatsu S, Inoue T, Yunde A, Miura M, Shiratani Y, Shiga Y, Inage K, Eguchi Y, Ohtori S, Orita S.
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Journal Title
Int J Comput Assist Radiol Surg
Volume: 18(1)
Pages: 45-54
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Automated fracture screening using an object detection algorithm on whole-body trauma computed tomography2022
Author(s)
Inoue T, Maki S, Furuya T, Mikami Y, Mizutani M, Takada I, Okimatsu S, Yunde A, Miura M, Shiratani Y, Nagashima Y, Maruyama J, Shiga Y, Inage K, Orita S, Eguchi Y, Ohtori S.
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Journal Title
Sci Rep
Volume: 12(1)
Pages: 16549
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Determining the short-term neurological prognosis for acute cervical spinal cord injury using machine learning2022
Author(s)
Okimatsu S, Maki S, Furuya T, Fujiyoshi T, Kitamura M, Inada T, Aramomi M, Yamauchi T, Miyamoto T, Inoue T, Yunde A, Miura M, Shiga Y, Inage K, Orita S, Eguchi Y, Ohtori S.
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Journal Title
J Clin Neurosci
Volume: 96
Pages: 74-79
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Automated Differentiation Between Osteoporotic Vertebral Fracture and Malignant Vertebral Fracture on MRI Using a Deep Convolutional Neural Network2022
Author(s)
Yoda T, Maki S, Furuya T, Yokota H, Matsumoto K, Takaoka H, Miyamoto T, Okimatsu S, Shiga Y, Inage K, Orita S, Eguchi Y, Yamashita T, Masuda Y, Uno T, Ohtori S.
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Journal Title
Spine (Phila Pa 1976)
Volume: 47(8)
Pages: E347-E352
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Detecting Distal Radial Fractures from Wrist Radiographs Using a Deep Convolutional Neural Network with an Accuracy Comparable to Hand Orthopedic Surgeons2022
Author(s)
Suzuki T, Maki S, Yamazaki T, Wakita H, Toguchi Y, Horii M, Yamauchi T, Kawamura K, Aramomi M, Sugiyama H, Matsuura Y, Yamashita T, Orita S, Ohtori S.
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Journal Title
J Digit Imaging
Volume: 35(1)
Pages: 39-46
DOI
Peer Reviewed
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[Presentation] Machine learning approach in predicting clinically significant improvements after surgery in patients with cervical ossification of the posterior longitudinal ligament2022
Author(s)
Satoshi Maki, Toshitaka Yoshii, Takeo Furuya, Satoru Egawa, Kenichiro Sakai, Takashi Hirai, Keiichi Katsumi, Atsushi Kimura, Shiro Imagama, Masao Koda, Katsushi Takeshita, Morio Matsumoto, Masashi Yamazaki, Atsushi Okawa
Organizer
12th Annual Meeting and 2022 Instructuinal Course of Cervical Spine Research Society Asia Pacific Section
Int'l Joint Research
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[Presentation] Diagnosis and prognostication of spinal pathologies using artificial intelligence.2022
Author(s)
Satoshi Maki, Takeo Furuya, Takaki Inoue, Atsushi Yunde, Masataka Miura, Yuki Shiratani, Yuki Nagashima, Juntaro Maruyama, Yasuhiro Shiga, Kazuhide Inage, Yawara Eguchi, Sumihisa Orita, Seiji Ohtori
Organizer
2022 Combined Meeting of SMISS-AP and International MISt Meeting
Int'l Joint Research / Invited
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