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2018 年度 研究成果報告書

組織の緩和現象を考慮した高精度超音波シミュレーションに基づく骨粗鬆症診断の改善

研究課題

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研究課題/領域番号 16K01431
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 医用システム
研究機関神戸市立工業高等専門学校

研究代表者

長谷 芳樹  神戸市立工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (60448769)

研究協力者 松川 真美  
千葉 恒  
瀧 宏文  
奥村 成皓  
武 淑瓊  
饗庭 絵里子  
佐伯 崇  
Haïat Guillaume  
Nguyen Vu-Hieu  
Naili Salah  
Wear Keith A.  
研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワード超音波 / 骨粗鬆症 / 骨密度 / 骨質 / 橈骨 / FDTD / シミュレーション / 機械学習
研究成果の概要

ヒトの橈骨を内部の海綿骨までを含めて実サイズで再現する高解像度X線CT画像を撮影し,この画像から得られた3次元形状データを用いて超音波伝搬シミュレーションモデルを作成した。これにより,骨密度や骨の硬さなどの物性等が変化した場合に受波波形にどのような影響が出るか,等の詳細な検討がおこなえるようになった。
また,粘弾性FDTD法による検討も進め,粘性が骨粗鬆症診断に用いられている波形の特徴量に与える影響についての興味深い挙動を発見した。
加えて,骨を模したモデル内を伝搬した超音波の波形から,伝搬経路内の骨密度推定に加え,モデル内部に設置した反射体の形状推定を機械学習によっておこなうシステムを構築した。

自由記述の分野

医工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

研究計画立案当初は,手首内部の超音波伝搬の挙動の理解や得られたパラメータの検討をおこない,それらから骨粗鬆症診断装置の改良につなげることのみを目的としていた。この目的は充分に達成され,超高齢社会のQOL維持・向上のための貢献ができたと考えているが,これに加えて,機械学習を用いて骨密度を推定する手法や,伝搬経路内部の反射体の形状推定までがおこなえる可能性を示すことができた。これは新たな研究領域が生まれたことを意味しており,将来の超音波利用方法の拡大に大きく貢献するものであると考えている。以上のように,本研究課題の成果は当初の予定を超えた領域にまで広がっており,非常に意義深い多数の知見が得られた。

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公開日: 2020-03-30  

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