超音波診断におけるディープラーニングの実装～靭帯損傷診断システム開発～

• 研究課題/領域番号: 24K14397
• 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59020:スポーツ科学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 十時 靖和 筑波大学, 附属病院, 病院助教 (00882200)
• 研究分担者: 謝 淳 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (00913287) ; 吉井 雄一 東京医科大学, 医学部, 教授 (80617530)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 野球肘 / 超音波画像診断 / ディープラーニング / 内側側副靭帯損傷

研究開始時の研究の概要

超音波画像診断は(1)手技の不確実性、(2)画像解釈の主観性、(3)被検者要素による画像の差異を克服などの課題が残っている。人工知能（AI）の一つであるディープラーニングを超音波画像診断に実装し、(1)診断に最適な画像の抽出を自動化することで手技の不確実性を克服、(2)正常・異常画像の判別を数値化して画像解析の主観性を克服、この2つが達成できれば(3)被検者要素による画像の差異も克服できると考えた。本研究では①肘内側靭帯のデータの収集、②臨床像との照合、③超音波画像解析による識別、④ディープラーニングモデルによる診断支援システムの開発を行い、システムを運用してその精度を実証し臨床応用を目指す。