骨折・損傷のAi（死後画像）をAI（人工知能）で検出・評価する

• 研究課題/領域番号: 24K22223
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 臼井 章仁 東北大学, 医学系研究科, 講師 (90588394)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 死後CT / 法医解剖 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

法医解剖には、死因を究明し犯罪性の有無を判断する重要な使命があります。本学のオートプシー・イメージングセンターでは、法医解剖前の異状死体をCT撮影し、読影レポートを作成して執刀医や捜査機関に提供しています。異状死体における骨折などの外傷の解析が、死因や受傷機序を理解する上で重要ですが、主観的な解釈には限界があります。例えば、腹側の肋骨不全骨折は救急蘇生術による骨折との区別が難しく、小児や高齢者の骨折も事故か虐待かを判断する必要があります。こうした問題を解決するため、本研究では死後CT画像を用い、従来の主観的診断に加えて、AIによる定量的・論理的な骨折検出・評価を行うシステム開発を目指します。