研究課題
①脊髄損傷：Radiomicsを用いて受傷直後のMRIから頚髄損傷の機能予後を予測した。収集したMRI画像を学習用と検証用に分けて1ヶ月後の麻痺重症度を予測させ、実際との一致率を調査した。検証したMRI画像のうち、88％がグレード1つの誤差内でAISを予測できた。結果を論文（Okimatsu, Maki et al. J ClinNeurosci 2022）で報告した。②頚部脊髄症：術前に撮影したMRIから1年後の神経症状の予後の推測をある程度の正確度で行うことに成功した。精度向上のためにデータを追加して学習中である。画像の研究とは別に機械学習で頚椎後縦靭帯骨化症の手術成績を予測することに成功した。結果を論文（Maki et al. Spine 2021）で報告した。③大腿骨近位部骨折：股関節単純X線正面像および側面像を用いて、CNNによる大腿骨近位部骨折の診断能を評価することを目的としCNNと整形外科医4名の診断能を比較した。CNNは整形外科専門医と同等かそれ以上の精度で大腿骨近位部骨折の診断が可能であった。結果を論文（Yamada Y, Maki S,et al. Acta Orthop2020）で報告した。④転移性脊椎腫瘍(癌の背骨への転移)： CNNを用いてMRI画像による転移性脊椎腫瘍と骨粗鬆症性椎体骨折の鑑別を行うことを目的とした。。MRI画像を用いた転移性脊椎腫瘍と骨粗鬆症性椎体骨折の鑑別において、CNN分類器の診断能は良好であり、鑑別の一助となることが示唆された。結果を論文（Yoda, Maki et al.Spine 2021）で報告した。また計画以外の整形外科疾患とAIの研究については以下の通り報告した。頚椎後縦靭帯骨化症のレントゲンを用いたAIによる診断（Miura, Maki et al Sci Rep 2021）、橈骨遠位端骨折のレントゲンを用いたAIによる診断(Suzuki, Maki et al. J Digit Imaging 2021)、脊髄腫瘍のMRIを用いたAIによる診断（Maki et al. Spine 2020）
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (9件) (うち査読あり 9件) 学会発表 (30件) (うち国際学会 3件、 招待講演 4件)
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