2023 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 – 2025-03-31
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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。
臨床応用については着実に進んでおり、これまでは正常人や術前の患者についての解析が中心であったが、今年度は術後の動態解析を行い、その成果は注目を集めている。
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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。作業員が減少し昨年度より作業効率が低下したものの、2023年度は20症例、約500枚の画像解析が終了しデータ活用している。
また作業効率の改善するために支援ツールを作成することも進めているが、プログラミングが完成していない。
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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。
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。近年AIソフトができるようになりプログラム作成の支援に活用予定である。
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| Causes of Carryover |
作業が煩雑であり、また作業員の減少により作業効率が低下したため、謝金の使用額が予定よりも減少した。また、物品費、旅費は他の研究費の分担金を優先的に使用した。これらの理由から今年度の使用額が予定よりも少なくなった。
次年度は引き続きデータ解析とプログラムの改良を続けるとともに、現時点で得られている知見について国内外へ情報発信する予定である。
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