| 研究課題/領域番号 |
21K09227
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56020:整形外科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 骨関節三次元動態解析 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
整形外科患者を診察する際に痛みや患者満足度、関節の動く範囲（関節可動域）、筋力、X線やMRIなどの画像を用いて評価してきた。しかし、関節は動く臓器（運動器）であり動きの評価が痛みや機能の評価に不可欠であると考えている。
当研究室では動かしながら撮影したX線画像に三次元骨モデルを重ね合わせて三次元動態を解析する手法（2D/3D registration法）を開発し、臨床応用している。本研究では機械学習を用いて作業効率を飛躍的に向上させるシステムを開発することを目指しており、将来的には様々な運動器疾患の痛みや愁訴の原因解明やリハビリテーションへの応用など様々な現場で使用できるようになると期待する。
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| 研究実績の概要 |
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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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
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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| 今後の研究の推進方策 |
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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