| 研究課題/領域番号 |
25242051
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
佐藤 嘉伸 大阪大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (70243219)
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| 研究分担者 |
中本 将彦 大阪大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (00380634)
鍵山 善之 山梨大学, 医学工学総合研究部, 助教 (30506506)
高尾 正樹 大阪大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30528253)
鈴木 直樹 東京慈恵会医科大学, 医学部, 教授 (40147327)
田中 正夫 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (40163571)
多田 幸生 神戸大学, その他の研究科, 教授 (70135812)
菅野 伸彦 大阪大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (70273620)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 手術支援 / 臨床意思決定支援 / 手術計画 / コンピュータ外科 / ネットワーク医療 / 統計モデル / 統計アトラス / 医療情報システム |
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| 研究概要 |
データベースの拡充については、従来、大腿骨側の人工関節について、“アナトミカル”と呼ばれる大腿骨髄腔形状にフィットした形状のステム（Stryker社CentPillar）を対象としてきたが、異種人工関節への対応を優先的に進めるため、“ストレート”と呼ばれる、より単純な形状の機種：Stryker社ACCOLADE）の症例データを整備した。27症例において、“アナトミカル”、“ストレート”の両方の機種での手術計画データを整備した。また、筋骨格の領域抽出ソフトウェアを改良し、個々の筋肉、骨密度分布のデータベース化のためのツール整備を完了した。力学解析ツールについても同様に整備した。
スーパーブレインシステムについては、異機種の人工関節への対応を迅速に行うための基礎実験を行った。新しい機種の人工関節（ステム）をシステムに組み込むため、少数の代表患者骨格データの選択し、少数症例の手術計画データから、十分に精度の高い手術計画統計アトラスが構築できるかどうか検証した。少数症例を選択するアルゴリズムとして、逐次前向き選択法を用いた。27例の“アナトミカル”ステムの手術計画データから症例選択を行い、“ストレート”ステムのアトラス構築を行った。逆のパターンで、“ストレート”の計画データから、“アナトミカル”のアトラス構築も行った。ともに、5症例程度で、全症例を用いた場合とほぼ同じ精度を達成した。これにより、新しい人工関節（ステム）機種の追加を、少数の代表症例の計画データ作成により、迅速に行える見通しが得られた。力学解析のための統計アトラスについても、予備実験を行った。
広域・学際的評価開発プラットフォームについては、新規患者画像のアップロードと最適計画・術後予測の閲覧が行えるシステムを構築した。
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| 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
データベースについては、当初、25年度に予定されていた、骨密度分布、術後人工関節パラメータ、可動域実計測データの整備は行えなかった。しかし、それらのデータを獲得するために必要な筋骨格領域抽出ソフトウェアの整備は完了し、また、26年度以降に行う予定であった異機種の人工関節データベースを拡充できたので、おおむね順調に進展していると考える。
スーパーブレインシステムについては、多様な情報を統合した最適手術計画については、25年度に達成できなかったが、一方で、26年度以降に予定されていた、異機種人工関節の組み込みのための基礎実験を行い、システムの実現に向けての見通しを得ることができた。以上から、おおむね順調であると言える。
広域・学際的評価開発プラットフォームについてもおおむね予定通り進んでおり、以上を総合して、全体として、おおむね順調に進展していると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
まず、症例データベース整備を強化する。今後、骨密度分布、術後人工関節パラメータ、可動域実計測データを拡充する。可動域実計測データについては、当初、術後の患者データを計測する予定であったが、症例数を多くするのが難しいことから、術中の可動域計測データを用いることにする。（術中は、麻酔下の受動的な可動域であるので理想的なデータではないが、現実的に、多くの症例でデータを獲得できるという利点がある。） 現在のところ、適切な手術計画症例の統計モデル構築のための症例データベースを構築しているが、適切でなかった症例データ（例えば、骨折が派生）も加えて、最適な手術計画立案をより確実にするモデルの構築を目指す。
スーパーブレインシステムについては、多様な情報からなる症例データベースを解析するために、高度な機械学習法の適用を積極的に推進する。さらに、３次元ＣＴ画像を用いず、２次元Ｘ線画像からの３次元再構成法と組み合わせたシステムも構築し、その適用範囲を検証する。異機種人工関節の追加についても、24年度に基礎実験をベースにして、本格的なシステム化と評価を行っていく。
広域・学際的評価開発プラットフォームについては、異機種の人工股関節を扱うため、人工関節形状データのＸＭＬ標準フォーマットを策定し、インターネットを介して、症例データやシミュレーションモジュールの追加・更新が行えるようにする。
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