| 研究課題/領域番号 |
20K09439
|
|---|
| 研究機関 | 和歌山県立医科大学 |
|---|
研究代表者 |
石元 優々 和歌山県立医科大学, 医学部, 講師 (20508030)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | MRI / 腰部脊柱管狭窄症 / ロコモティブシンドローム |
|---|
| 研究実績の概要 |
申請者が英国留学中にオクスフォード大学と共同研究を行い自動読影装置と申請者の一致率について調査した。この結果、腰椎MRI971症例4855腰椎（L１－５）間において、その90％で学習させ残り10％(490腰椎間)で一致率をチェックした。一致率は4段階（0－3）においては65.7%(322/490) 信頼度（Lin’s correlation coefficient）は0.73であった。2段階(0-2 vs 3)においては94.1%(461/490) 信頼度（Kappa）は0.75であった。 この結果については2020年に、"Could automated machine-learned MRI grading aid epidemiological studies of lumbar spinal stenosis? Validation within the Wakayama spine study" BMC Musculoskelet Disord. 2020, としてアクセプトされている。
Wakayama Spine Studyとしては2019年末に第４回が終了した、これで１０年間の追跡調査が終わったことになる。第４回が終了後、そのデータ整理を行なっていた。またコロナ禍でもあるが、2022年より第５回Wakayama spine studyを開始する予定である。現在それに向けて準備中である。
2022年4月にOxford back to back meetingにzoom参加発表を行っている。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本科研費を申請時に投稿中であった、申請者のMRI読影とAIとの信頼度についての論文がアクセプトされた。(Ishimoto Y et al.: Could automated machine-learned MRI grading aid epidemiological studies of lumbar spinal stenosis? Validation within the Wakayama spine study.
BMC Musculoskelet Disord. 2020; 21: 158) これでAIを用いた追跡調査における読影が可能となる。しかしながらコロナの状況で英国と行き来できないためデータ共有がいまだできていない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
可能となればデータを英国に持っていきAIで追跡調査のMRIを読影させる予定である。これにより腰部脊柱間狭窄の自然経過を明らかにし、またその他症状やQOL, ADLとの関係を調査する予定である。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
学会がコロナで現地開催がなくなったため計上していた旅費がういたためです。
|
