| 研究課題/領域番号 |
23K08701
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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 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
小林 直実 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (20453045)
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| 研究分担者 |
雪澤 洋平 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 講師 (30622352)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 超音波画像診断 / 股関節内病変 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は主に1.股関節唇損傷及びFAIにおけるcam変形に対する超音波画像診断の診断精度を明らかにすること、2.超音波画像診断の術中支援ツールとしての実現可能性と精度検証の２点である。近年の超音波画像診断の機器としての進歩を実臨床へとフィードバックするためのエビデンスを創出し、術者の主観的判断に頼らない、客観的かつ定量的でより実用性の高い超音波画像診断計測診断ツールを実装させるための足掛かりとする。
より正確かつ安全な骨軟骨形成を達成するため、また術中被爆を回避するという点においても患者、術者の双方にその臨床的意義は極めて高いものとなる。
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| 研究実績の概要 |
本研究では1.超音波画像による客観的評価分類に基づく股関節唇損傷診断精度検証とFAI形態計測の実現可能性、2.超音波画像手術支援ツールとしての臨床応用を試みその実現可能性と精度を検証することの２点を目的とする
倫理委員会の最終承認が遅れたことにより症例登録開始が想定よりも遅れた。現在症例登録を開始し、１０例程度の登録を行い術中超音波画像データを取得した。症例により超音波画像による術中アブレーダーバーの先端位置の認識が困難であることが判明し、まず、この認識率を向上させることが必須であると思われる。画像サンプルを蓄積することにより、AIを用いた画像認識アシストツールの開発に着手しており、今後の改善が期待される。
今後の研究の展開：引き続き症例登録を行い画像サンプルを収集する。AIによるアブレーダーバーの認識アシストツールソフトを開発し、アシストツールの有無によるアブレーダーバー先端部の認識率を各検者で比較する。検者として3名を想定し技術認定医、整形外科専門医、シニアレジデントの各カテゴリごとに認識率の相違を明らかにする。シニアレジデントにおいて技術認定医または整形外科専門医レベルと同等に術中認識が可能となるレベルのアシストツールの開発を目指す。認識アシストツールの構築のため２０例のトレーンングデータ、２０例のバリデーションセットを目標とする。
その後当初の目標としていた術中超音波画像による位置認識の定量的評価の解析へと進める。
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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
想定しているより対象症例が少なく推移している。
また、術中超音波画像によるアブレーダーバーの認識が困難な症例を認めている。術中体位や症例の肥満度、関節鏡で用いる灌流液の影響などが考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
上記の超音波画像によるアブレーダーバー認識不良を改善するために、まず画像認識アシストツールの開発を要する。画像サンプルを蓄積することによりAIを用いたアシストツールを開発することによりアブレーダーバーの術中認識率を向上させることを目指す。
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