AI-assisted diagnostic system for osteoporosis

骨质疏松症AI辅助诊断系统

基本信息

批准号：
20H03798
负责人：
茂呂徹
金额：
$ 11.07万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H03798/
关键词：
骨粗鬆症医療・福祉関節手術

项目摘要

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。

这项研究的目的是完成基础研究，以建立人工智能（AI）诊断系统，该系统早期诊断骨质疏松症并导致治疗，以防止“骨质疏松症引起的脆弱性骨折”，这会导致老年人失去独立性，并使生活的预后变得越来越严重。今年，我们讨论了以下三个子主题：1。创建学习数据集：使用公路项目和东京大学医学院医院的案例继续构建数据库。此外，收集了来自腰部和胸部X射线图像的DICOM数据，并通过DXA方法测量的实际骨密度与上述病例数据库相关，在图像拍摄之日±1年±1年，并使用了数据集。 2。构建用于骨密度估计的神经网络：三个数据集，该数据集由使用腰部X射线图像和DXA方法测量的实际测量的腰骨密度组成，以及使用胸部X射线图像和DXA方法测量的实际测量的腰部和股骨密度，将其随机分为五个。我们进行了五个部分的交叉验证，其中使用DICOM数据和实际DXA测量X射线图像作为教师数据的估计值的估计值，以及X射线图像的DICOM数据作为估计数据，并评估了系统的准确性。 3。提高估计准确性的想法：为提高估计精度，对训练数据集的X射线图像进行了数据增强。以上结果足以获得建立人工智能（AI）诊断系统的基本考虑的信心，该系统可以尽早诊断骨质疏松症并导致治疗。