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2023論文紹介②　ＡＩ（CT）

吉田和樹　先生
愛媛大学医学部附属病院　助教

Feasibility of Bone Mineral Density and Bone Microarchitecture Assessment Using Deep Learning With a Convolutional Neural Network

Kazuki Yoshida, Yuki Tanabe, Hikaru Nishiyama, Takuya Matsuda, Hidetaka Toritani, Takuya Kitamura, Shinichiro Sakai, Kunihiko Watamori, Masaki Takao, Eizen Kimura, Teruhito Kido.

 J Comput Assist Tomogr. 2023 May-Jun;47(3):467-474. doi: 10.1097/RCT.0000000000001437.

【論文紹介】

骨粗鬆症は大腿骨頚部骨折などの脆弱性骨折を引き起こし、ADL低下や生命予後の低下を引き起こすことが知られている、common diseaseです。従来、骨粗鬆症の診断及び診療においてはDXA装置(dual-energy x-ray absorptiometry)を用いたBMD(bone mineral density：骨密度)及び骨の微細構造を反映するとされているTBS(trabecular bone score：海綿骨スコア)の測定が重要でしたが、全ての患者に施行することは難しく潜在的な骨粗鬆症患者の拾い上げが課題となっていました。

本研究では、Deep learning技術を応用して、CT画像から骨粗鬆症の診断指標であるBMDと重要な参考指標であるTBSを推定することができるかを検証した研究です。本研究により、BMDとTBSを、CT画像からdeep learning技術を用いて推定する可能性が示唆されました。

【ひとこと】
初めてAI(人工知能)関連及び整形外科関連の論文の筆頭著者としてacceptされた論文です。大学院生時代最後〜助教になってすぐの仕事であり、指導医の田邊先生にはacceptされるまで及びpublishの過程においても親身にサポートして頂くことができました。また、普段は循環器イメージングの研究をしているので、AIに関しては医療情報学の先生方に、整形外科学分野に関しては整形外科学教室の先生方に多大なご助力・指導をいただきました。大変感謝しております。本当にありがとうございました。