機械学習・深層学習を併用した骨関節診断・手術支援の実装と最適化

• Project/Area Number: 21K12652
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: Saitama Institute of Technology
• Principal Investigator: 山崎 隆治 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (40432546)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 菅本 一臣 大阪大学, 医学系研究科, 寄附講座教授 (40294061) ; 中島 義和 東京医科歯科大学, 生体材料工学研究所, 教授 (40343256) ; 佐原 亘 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (80706391) ; 玉城 雅史 大阪大学, キャンパスライフ健康支援センター, 助教 (90837535)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 機械学習 / 深層学習 / 骨関節診断 / 手術支援

Outline of Research at the Start

関節外科領域において、人工関節を含む骨関節の診断や治療の方針・意思決定の際には、関節の形態や解剖学的構造だけでなく、運動機能を正確に把握することが重要である。これまで、医用画像をベースとした特に運動機能評価において、骨のみの計測・解析に特化した研究が多く、靭帯や筋肉・腱の評価、もしくはそれらの情報を活用して、診断や手術支援、治療後の予測といった医学利用（医療意思決定への応用）には至っていなかった。そこで本研究では、骨や関節に付随する靭帯や筋肉・腱の情報を付加した筋骨格統計モデルを構築・利用し、形態と運動機能情報を統合した機械学習・深層学習に基づく骨関節診断・手術支援システムの開発を目指す。