深層学習を用いた舟状骨偽関節例における骨壊死の術前の非侵襲的診断の開発

• 研究課題/領域番号: 24K12401
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分56020:整形外科学関連
• 研究機関: 昭和大学
• 研究代表者: 川崎 恵吉 昭和大学, 医学部, 教授 (30338462)
• 研究分担者: 筒井 完明 昭和大学, 医学部, 講師 (00898041) ; 荻原 陽 昭和大学, 医学部, 助教 (00993239) ; 酒井 健 昭和大学, 医学部, 講師 (10883233) ; 明妻 裕孝 昭和大学, 医学部, 助教 (10993181) ; 岡野 市郎 昭和大学, 医学部, 講師 (80974211) ; 諸星 明湖 昭和大学, 医学部, 助教 (90977539)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
• キーワード: 舟状骨偽関節 / 骨壊死 / 病理 / 画像 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

舟状骨偽関節に伴う骨壊死の術前の診断方法としてMRI撮影が行われているが、病理組織診断の結果との一致率も高くなく、MRI単独で骨壊死の正確な診断は現状では困難とされている。骨壊死の診断を正確に行えれば、必要な症例に、より治療成績が優れた手術法を選択することが可能である。この研究では、MRIを含めた術前画像や患者背景と、術中に提出した病理検査をデータ化し、深層学習（AIプログラム）を用いて、骨壊死の術前診断予測スコアを作成する。今後は舟状骨偽関節の手術を受ける患者にとって、AIプログラムの介入で正しい手術方法を選択し、良好な治療成績を得られることが期待される。