深層学習による特発性側弯症椎体回旋変形の病態解明および進行予測

• 研究課題/領域番号: 25K19898
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分56010:脳神経外科学関連
• 研究機関: 群馬大学
• 研究代表者: 本田 哲 群馬大学, 医学部附属病院, 助教 (10843253)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 特発性側弯症 / 深層学習 / 椎体回旋変形

研究開始時の研究の概要

特発性側弯症の診断と治療において椎体の回旋変形を評価することは重要である。その際３次元的な評価が必要不可欠であるが、これには通常CT検査が必須である。患者への放射線被曝などの問題からCT撮影は頻繁には行われておらず、回旋変形の進行メカニズムについての理解も不十分な状況にある。本研究では、①人工知能の深層学習の技術を用いて、単純X線画像から特発性側弯症の椎体回旋変形を評価するモデルを開発し、②開発したモデルを応用し、椎体回旋変形を含めた特発性側弯症の進行予測モデルを構築することを目的とする。これにより、特発性側弯症の椎体回旋変形進行の病態解明、予後予測や治療方針決定の補助など臨床応用を目指す。