AI-assisted diagnostic system for osteoporosis

本研究の目的は、高齢者の自立喪失の原因となり、生命予後も悪化させる「骨粗鬆症による脆弱性骨折」を予防するため、骨粗鬆症を早期診断して治療に導く人工知能(AI)診断システムを確立するための基礎研究を完成させることである。今年度は、以下の3つのサブテーマの検討を行った。1. 学習用データセットの作成：ROADプロジェクトおよび東京大学医学部附属病院の症例を用いたデータベースの構築を継続した。また、腰椎および胸部X線画像のDICOMデータを収集しこれらの画像の撮影日の±1年にDXA法で計測された骨密度実測値および前述の症例データベースとの関連づけを行い、データセットとした。2. 骨密度推定用ニューラルネットワークの構築：腰椎X線画像とDXA法で計測された腰椎骨密度実測値および、胸部X線画像とDXA法で計測された腰椎・大腿骨近位部骨密度実測値からなる3種類のデータセットをそれぞれランダムに5分割した。X線画像のDICOMデータとDXA実測値を教師データ、X線画像のDICOMデータを推定用データとして骨密度の推定値を出力させる5分割交差検証を行い、システムの精度の評価を行った。3.推定精度向上の工夫：推定精度向上のため、学習用データセットのX線画像に対してData Augmentationを実施した。以上の結果は、骨粗鬆症を早期診断して治療に導く人工知能(AI)診断システムを創出するための基礎検討を推進するための確信を得るに十分な結果であった。

本研究の目的は、高齢者の自立喪失の原因となり、生命予後も悪化させる「骨粗鬆症による脆弱性骨折」を予防するため、骨粗鬆症を早期診断して治療に導く人工知能(AI)診断システムを確立するための基礎研究を完成させることである。今年度は、以下の3つのサブテーマの検討を行った。1. 学習用データセットの作成：ROADプロジェクトおよび東京大学医学部附属病院の症例を用いたデータベースの構築を継続した。また、腰椎および胸部X線画像のDICOMデータを収集しこれらの画像の撮影日の±1年にDXA法で計測された骨密度実測値および前述の症例データベースとの関連づけを行い、データセットとした。2. 骨密度推定用ニューラルネットワークの構築：腰椎X線画像とDXA法で計測された腰椎骨密度実測値および、胸部X線画像とDXA法で計測された腰椎・大腿骨近位部骨密度実測値からなる3種類のデータセットをそれぞれランダムに5分割した。X線画像のDICOMデータとDXA実測値を教師データ、X線画像のDICOMデータを推定用データとして骨密度の推定値を出力させる5分割交差検証を行い、システムの精度の評価を行った。3.推定精度向上の工夫：推定精度向上のため、学習用データセットのX線画像に対してData Augmentationを実施した。以上の結果は、骨粗鬆症を早期診断して治療に導く人工知能(AI)診断システムを創出するための基礎検討を推進するための確信を得るに十分な結果であった。