人工知能を用いた特発性大腿骨頭壊死症の画像診断・予後予測システムの構築

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 23K15714
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 高嶋 和磨 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (10964801)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: 特発性大腿骨頭壊死症

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、本邦指定難病の一つである特発性大腿骨頭壊死症の早期診断治療を目標として、MRI画像に特徴的な所見を有することに着目し、人工知能を用いてMRI画像から壊死領域を自動抽出するシステムを構築することを目指す。現在、特発性大腿骨頭壊死症患者の3D-MRIを用いて、壊死領域と健常領域（大腿骨や骨盤）を手動にて抽出を行い、40症例、約2000スライスのMRI画像データセットを作成した。40症例の内訳は厚労省特発性大腿骨頭壊死症研究班班会議分類でtype A、B、C1、C2がそれぞれ5症例で、全例未圧潰のstage 1または2である。現在、人工知能の一つであるU-Netを用いて壊死領域を抽出するシステムを作成し、壊死領域の抽出はおおむね良好であり、骨頭に占める壊死領域の体積比の平均誤差は約4%程度であった。予後が不良とされる壊死領域が大きい症例においては、平均表面間距離誤差は1mm以下であった。一方で、壊死領域が小さい症例においては骨頭内の微小なMRI画像の信号変化を認識するのがまだ困難となる症例が散見されたこと、壊死領域が大きな症例においてもうまく抽出ができなかった症例もあった。引き続き、追加のMRI画像データセットの構築とAIに使用する学習データの作成を検討し、アルゴリズムの見直しを実施する予定である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

順調にAIを構築するための画像データセットの作成が実施できている。

Strategy for Future Research Activity

引き続き症例の蓄積とデータベースの作成を実施していく。

Causes of Carryover

解析費用や追加物品購入費用として、翌年に繰り越した。