2022 Fiscal Year Research-status Report
機械学習に基づく完全自動化された骨関節三次元動態解析システムの開発
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21K09227
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
佐原 亘 大阪大学, 医学部附属病院, 特任講師(常勤) (80706391)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山崎 隆治 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (40432546)
近田 彰治 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80598227)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 骨関節三次元動態解析 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当研究室で開発したX線透視画像とCTから作成した三次元骨モデルを用いた三次元動態解析システムの問題点として、①X線透視画像から骨輪郭を抽出作業の煩雑さ、②骨輪郭抽出のために必要な各骨モデルの初期位置合わせの手間、という2つの問題点があった。①、②の問題解決のために機械学習、ディープラーニングを用いてこれらの作業の自動化を目標としている。
①研究代表者が正常人及び患者の肩関節を対象に抽出した骨輪郭画像を用いて研究協力者のもとニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像処理し骨輪郭を自動抽出できるシステムの構築に取り組んでいる。単純な画像であれば可能になってきたが、重なり合った画像からの輪郭抽出には至っていない。
②初期位置合わせについてはこれまでの解析結果から統計的推定理論を用いた三次元位置推定を試みている。ある程度使用可能であるが、まだ実用レベルには達していない。
また同時に支援ツールを作成することで作業効率の改善を図っている。ディープラーニングするためのサンプル画像と解析結果を引き続き収集する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
骨輪郭の作業は2021年度からバイトを雇用して作業効率を上げる試みを取り組んでいる。作業員が画像解析に慣れてきて昨年度よりは作業効率がアップし、2022年度は29症例、約680枚の画像解析が終了した。しかし作業が煩雑であるため依然時間がかかっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
骨輪郭の作業については新たな作業員を雇用することを検討しているが、候補者が見つからず難航している。作業用のパソコンを追加して作業効率を上げるなども検討している。
初期位置合わせ及び輪郭抽出の処理については研究協力者とともにシステムの開発、改善を行っていく。
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| Causes of Carryover |
作業員が解析作業にある程度慣れてきたが、予定より作業が進んでおらず謝金の支出が少なかった。今後さらにパソコンを購入する、作業員を増やすなど検討して、作業効率を改善させる予定である。
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