| 研究課題/領域番号 |
21K16655
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分56020:整形外科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
上村 圭亮 大阪大学, 大学院医学系研究科, 寄附講座講師 (70871367)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
|
|---|
| キーワード | 骨粗鬆症 / 人工知能 / X線画像 / 骨密度予測 / 骨塩定量 / 深層学習 / 仮想Ｘ線 / DXA / 骨密度計測 / ビッグデータ |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
骨粗鬆症の早期診断、治療介入は将来の骨折予防や骨折に続発する日常生活動作の低下に対して有用である。通常、骨粗鬆症はDual-energy X-ray absorptiometry(DXA)によって計測される骨密度によって診断されるが、DXAへのアクセスが限定されることもあり、正確に診断されていない症例も多い。本研究では日常臨床で撮影される股関節のX線画像に対して人工知能の一種である深層学習を用い、股関節X線から骨密度を正確に計測し、骨粗鬆症の診断を行うシステムを開発する。
|
| 研究成果の概要 |
本研究では二重エネルギーX線吸収測定法、X線画像、CT画像を用い、日常診療でアクセスの容易なX線一般撮影装置を用いて撮影された股関節X線画像から骨密度を推定するシステムを構築することを目的とし、人工知能を用いてシステムの構築を行った。315例を学習データに用いモデルを作成し、完成したモデルを多施設の1400例以上にて検証したところ、股関節X線より計測した骨密度値と二重エネルギーX線吸収測定法によって計測した値との間に0.9以上の非常に強い相関を認めた。そのため、結果をまとめ、学会発表、論文発表を行った。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人工知能を用い、股関節X線画像から大腿骨近位部の骨密度を正確に計測し、骨粗鬆症の診断を行うシステムの構築を行った。今後本システムが普及すれば、二重エネルギーX線吸収測定法が導入されていない施設でもX線画像を用いて骨粗鬆症の診断および治療介入が可能となり、骨粗鬆症に続発する脆弱性骨折およびそれに伴う活動性の低下を防ぐことが期待できる。
|
