骨格筋機能解析システムを用いた筋力低下要因の解明と個別化トレーニングの効果検証

地域在住高齢者92名および健常若年成人43名を対象とし、骨盤-大腿部を中心とした骨格筋MRIの撮像および筋力を含めた運動機能計測を実施した。まず、この骨格筋MRIデータをもとに機械学習を用いたAI自動セグメンテーション技術の開発を推進した。特に、大腿四頭筋について、従来のマニュアルセグメンテーションによる筋領域の抽出に対するAI技術の高い信頼性を保証し、かつ解析時間の大幅な短縮に成功した。また、この技術基盤を用いて、Dixon法による筋内脂肪率の算出に至るまで自動的に解析できる段階に改良できており、骨格筋機能解析システムの構築は順調に推移している状況にある。さらに、新規筋変性指標の探索として、三次元筋形状に着目した。MR画像を三次元化することで個人の筋形態を可視化し、統計形状モデルを用いて形態変化を定量化することを試みている。この筋形状は、筋力発揮に対して筋体積とは独立して説明力を持つことを若年者において確認しており、新規筋変性指標の一つとなることを示唆した。今後は、高齢者データに応用し、高齢者の筋力低下に筋量や筋内脂肪、さらに筋形状が影響するかを検討する段階にある。また、MRIを撮像した高齢者のうち、膝関節の変形状態から健常高齢者および早期変形性膝関節症に区分し、疾患特異的な筋変性特徴についても検討した。その結果、早期変形性膝関節症の筋変性は筋内脂肪変性が顕著であり、特に内側広筋の筋内脂肪率の上昇は健常高齢者から早期変形性膝関節症を弁別できることを明らかにした。

地域在住高齢者92名および健常若年成人43名を対象とし、骨盤-大腿部を中心とした骨格筋MRIの撮像および筋力を含めた運動機能計測を実施した。まず、この骨格筋MRIデータをもとに機械学習を用いたAI自動セグメンテーション技術の開発を推進した。特に、大腿四頭筋について、従来のマニュアルセグメンテーションによる筋領域の抽出に対するAI技術の高い信頼性を保証し、かつ解析時間の大幅な短縮に成功した。また、この技術基盤を用いて、Dixon法による筋内脂肪率の算出に至るまで自動的に解析できる段階に改良できており、骨格筋機能解析システムの構築は順調に推移している状況にある。さらに、新規筋変性指標の探索として、三次元筋形状に着目した。MR画像を三次元化することで個人の筋形態を可視化し、統計形状モデルを用いて形態変化を定量化することを試みている。この筋形状は、筋力発揮に対して筋体積とは独立して説明力を持つことを若年者において確認しており、新規筋変性指標の一つとなることを示唆した。今後は、高齢者データに応用し、高齢者の筋力低下に筋量や筋内脂肪、さらに筋形状が影響するかを検討する段階にある。また、MRIを撮像した高齢者のうち、膝関節の変形状態から健常高齢者および早期変形性膝関節症に区分し、疾患特異的な筋変性特徴についても検討した。その結果、早期変形性膝関節症の筋変性は筋内脂肪変性が顕著であり、特に内側広筋の筋内脂肪率の上昇は健常高齢者から早期変形性膝関節症を弁別できることを明らかにした。