MRI自動読影装置を用いた腰部脊柱管狭窄症の自然経過とその予後予測因子の解明

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申請者は2017-18年とイギリスのサザンプトン大学に留学し疫学研究を行った。また同留学中にオクスフォード大学のFairbank教授らが主催する自動MRI読み取り装置であるSpineNetを用いた研究についてコラボレーションにを行うことになった。 この結果、申請者の読影を機械に読み込ませ学習させることで、申請者の読影方法とほぼ同一の読影ができることを確かめた。（Yuyu Ishimoto etal. Could automated machine-learned MRI grading aid epidemiological studies of lumbar spinal stenosis? Validation within the Wakayama spine study BMC Musculoskeletal Disorder 2020)そして2022年、本コホートstudyの10年目の追跡調査を完了することができた。また今後は腰部脊柱管狭窄のみならず、椎間板変性や終板変化といった他の変性因子についてもAI読影にてフォローしていくことをmeetingで話し合っている。