| 研究課題/領域番号 |
22K09325
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
乾 洋 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (60583119)
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| 研究分担者 |
山神 良太 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (00722191)
冨田 哲也 森ノ宮医療大学, 保健医療学研究科, 教授 (30283766)
田中 栄 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (50282661)
河野 賢一 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (50898286)
武冨 修治 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (70570018)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 膝関節キネマティクス / 人工知能 / 画像検査 / 予測システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
膝関節の動態（キネマティクス）評価は病態理解や治療を行う上で重要であるが、キネマティクス解析に放射線侵襲や時間を要する点が課題であった。そこで、人工知能を用いて日常診療で撮影する画像検査から簡便にキネマティクスを予測するアルゴリズムの開発を立案した。まず、３次元動態解析法による前十字靱帯損傷・変形性膝関節症・人工関節膝の動態解析結果とX線、CT、MRIの画像情報のデータセットを大量に蓄積する。蓄積されたデータセットを教師データとして人工知能による機械学習を行い、キネマティクス予測アルゴリズムの開発を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究は画像検査と膝動態解析データを基に、画像を動態解析データを結びつけるべく人工知能を用いて機械学習を行い、そこで得られたアルゴニズムを用いて画像検査・情報からキネマティクスの予測を行うことが目的である。
その中で、初年度は、膝キネマティクスデータを蓄積することに注力した。前十字靱帯損傷、変形性膝関節症、人工関節膝の三次元動態撮影ならびに動態解析を進め、年間あたり約180膝の動態撮影を行い、解析も平行して行っている。それと同時に、画像情報（X線、CT、MRI）を収集し、同じ対象者間での画像情報と膝動態解析データの紐づけを行い、データベース化を試み、今後の機械学習にスムーズに移行できるようにデータの蓄積ならびに整理を行っている。
また、前十字靱帯損傷膝、変形性関節症ならびに人工関節膝の解析データについては、積極的に学会発表ならびに学術誌に投稿を行い、膝関節動態解析データとして発表を行っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
人工知能を用いて機械学習を行うための前段階として、三次元膝関節キネマティクスデータならびに画像情報（X線、CT、MRI）の蓄積を順調に行うことができており、次年度以降の機械学習に向けての準備を進めることができていると考えられるため。
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| 今後の研究の推進方策 |
初年度に行ってきた三次元膝関節キネマティクスデータならびに画像情報（X線、CT、MRI)の蓄積を、次年度以降も継続して行うとともに、次年度以降は実際に患者固有の膝キネマティクスデータと画像情報を元に、人工知能を用いた機械学習を行っていく予定である。それにより画像情報からキネマティクス予測を行うアルゴリズムを作成することで、将来的に画像情報からキネマティクスの予測を行うことを目指していく。
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