研究課題
若手研究
本研究では脊髄損傷と頚部脊髄症の機能予後をradiomics(人工知能によって画像所見から遺伝子や予後についての情報を得る手法)を用いて予測し、その診断根拠となる人工知能が着目している画像所見を明らかにして人間にも識別可能な客観的な所見として視覚化し新しい知見を得ることを目指す。そのため①Grad-CAM(人工知能がどこに着目しているかを示すヒートマップ)、②Vision Transformer(深層学習に替わる新しい人工知能の手法)のattention map、③教師なし学習による画像のクラスタリングと実際の予後との比較の3つのアプローチから新しい画像所見の特徴を探索する。
本研究では、脊髄損傷と頚部脊髄症の機能予後予測にradiomicsを応用し、人間にもわかりやすい画像の特徴を示すことを目的とした。これまでに、脊椎感染症とModic変化の鑑別、脊髄損傷の神経学的予後予測、頚部脊髄症の圧迫脊髄のセグメンテーションなどの成果を発表した。また、脊髄損傷の機能予後予測をWebアプリ化し、重要な因子を明らかにした。一方、OPLLの手術予後予測では、解釈可能性と予測精度のトレードオフがあることがわかった。機械学習モデルは説明可能性に優れるが、画像の深層学習では困難であることが明らかになった。
本研究は、脊髄損傷と頚部脊髄症の機能予後予測において、radiomicsを用いることで従来より正確な予測を可能にし、脊髄疾患における有効性を実証した。また、人工知能が着目する画像所見を視覚化することで、客観的な所見に基づく診断を可能にした。これにより、適切な治療選択やリハビリ計画の立案が可能となり、患者のQOL向上が期待できる。さらに、的確な治療方針決定につながり、医療の質の向上にも貢献する。本研究は、radiomicsの有用性を実証し、学術面と臨床面の両面で重要な意義がある。また、radiomicsを他疾患にも応用できれば、幅広い診断・治療の改善が見込まれる。
すべて 2024 2023 2022 2021
すべて 雑誌論文 (22件) (うち国際共著 1件、 査読あり 14件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (54件) (うち国際学会 6件、 招待講演 3件)
Journal of Clinical Medicine
巻: 13 号: 3 ページ: 705-705
10.3390/jcm13030705
Spine
巻: 38475972
10.1097/brs.0000000000004986
Archives of Osteoporosis
巻: 19 号: 1
10.1007/s11657-024-01372-9
Journal of Shoulder and Elbow Surgery
巻: 24 号: 8 ページ: 1733-1739
10.1016/j.jse.2023.12.009
European Spine Journal
巻: - 号: 11 ページ: 3797-3806
10.1007/s00586-023-07562-2
Journal of Neurotrauma
巻: 37917112 号: 9-10 ページ: 1089-1100
10.1089/neu.2022.0383
日本整形外科学会雑誌
巻: 97 ページ: 1129-1132
整形・災害外科
巻: 66 ページ: 1145-1148
巻: 97
Journal of Spine Research
巻: 14 ページ: 818-823
巻: 14 ページ: 581-581
巻: 66 ページ: 649-656
Spine (Phila Pa 1976)
巻: 48(4) 号: 4 ページ: 288-294
10.1097/brs.0000000000004532
Int J Comput Assist Radiol Surg
巻: 18(1) 号: 1 ページ: 45-54
10.1007/s11548-022-02783-0
J Clin Neurosci.
巻: 107 ページ: 150-156
10.1016/j.jocn.2022.11.003
Sci Rep
巻: 12(1) 号: 1 ページ: 16549-16549
10.1038/s41598-022-20996-w
BMC Musculoskelet Disord
巻: 23(1) 号: 1 ページ: 577-577
10.1186/s12891-022-05524-1
J Clin Neurosci
巻: 96 ページ: 74-79
10.1016/j.jocn.2021.11.037
J Digit Imaging
巻: 35(1) 号: 1 ページ: 39-46
10.1007/s10278-021-00519-1
巻: - 号: 8 ページ: E347-E352
10.1097/brs.0000000000004307