2023 Fiscal Year Final Research Report
Validation of the Quantitative Analysis System for Destructive Changes in Rheumatoid Arthritis
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21K07611
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 啓 千葉大学, 医学部附属病院, 講師 (10456014)
渥美 達也 北海道大学, 医学研究院, 教授 (20301905)
池辺 将之 北海道大学, 量子集積エレクトロニクス研究センター, 教授 (20374613)
田村 賢一 日本大学, 工学部, 教授 (90227273)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 画像解析 / 関節リウマチ |
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| Outline of Final Research Achievements |
The X-ray scoring method for joint space narrowing (JSN) in rheumatoid arthritis (RA) is widely accepted, but the assessment is subjective and complex. Therefore, we developed software equipped with Partial Phase-Only Correlation (PIPOC) to automatically quantify changes in joint space width (JSW).
For validation, the finger joints of 39 RA patients (35 women) treated with tocilizumab were analyzed. Linear regression tests showed significant correlations between PIPOC measurements at 0-6 months and 0-12 months in the second and third MCP joints of the left hand.
PIPOC-dependent software may be capable of detecting JSN progression in RA patients during a one-year follow-up period under tocilizumab treatment.
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| Free Research Field |
画像診断学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
AIによる関節リウマチ（RA）の画像診断学の省力化には大きな社会的意義がある。まず、診断の迅速化と精度向上により、早期発見と治療が可能となり、患者の生活の質を向上させる。また、診断プロセスの効率化により、医療従事者の負担が軽減され、より多くの患者に対応できるようになる。さらに、診断の標準化により、地域や医療機関間の診断格差を縮小し、均等な医療サービス提供が実現する。AI技術の導入は医療コストの削減にも寄与し、医療システム全体の持続可能性を高める。これらの利点により、AIは医療の質とアクセスの向上、患者ケアの強化に貢献しうる。
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