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三次元解析技術を用いた骨内部性状及び軟骨構造分析：小児肘関節障害への応用

利用三维分析技术分析内部骨特性和软骨结构：在小儿肘关节疾病中的应用

基本信息

批准号：
21K16684
负责人：
宮村聡
金额：
$ 3万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

我々は、CT骨モデルを用いた骨・関節三次元解析システムを独自に開発し、関節キネマティクス研究や臨床へ応用してきた。その過程において、骨内部性状や軟骨構造などの質的要素を骨形態・関節動態と関連付けて評価することに成功した。病変部の質的評価は、疾患及び病態に応じた詳細な解析を可能とし、病期進行予測や病態把握につながる。この手法のさらなる応用を目指し、臨床において現在も診断・治療上の課題が山積する小児肘関節障害をターゲットとして以下の研究を行った。①上腕骨小頭OCDを対象とした骨性構造評価骨内部性状の解析により、関節周囲の軟骨下骨の三次元骨密度分布が明らかとなれば、病状進行の程度や疾患の病態把握等に有用な情報が得られる。野球肘として知られる上腕骨小頭離断性骨軟骨炎(OCD)では、病変部の空間的広がりや不安定性を評価して病期・病態を正しく把握することが治療方針決定に際して重要である。本研究では、CTデータから三次元骨モデルを作成し、骨内部性状（病変部の空間的広がりや軟骨下骨の骨密度変化など）を評価することにより、治療に直結する病態把握や予後不良因子の解明を進める。②小児上腕骨外顆骨折を対象とした軟骨損傷評価四肢関節疾患の画像診断において特に難渋するのが、軟骨の評価である。小児期の関節周囲の骨折では未骨化の軟骨成分にまで損傷が及んでいる場合があり、正確な診断に至らず不適切な治療が行われ、成長障害などの重度後遺症を残すことがある。本研究では、小児肘関節周囲骨折を対象に軟骨病変の描出方法を確立し、結果を術中所見と照合することにより、その診断精度を検証する。さらに、人工知能に繰り返し学習させることで、軟骨損傷部の画像識別能強化を図る。軟骨損傷の正確な把握は適切な治療選択を可能とし、成長障害などの重篤な後遺症の予防につながる。

We have developed a three-dimensional analysis system for bone and joint development and clinical application. The process of bone formation, bone internal characteristics, cartilage structure and qualitative factors, bone morphology, joint dynamics and relationship between them are discussed. Qualitative evaluation of disease components, detailed analysis of diseases and pathological conditions are possible, and prediction of disease stages and grasp of pathological conditions are possible. The aim of this study is to provide clinical guidance on the diagnosis and treatment of small elbow joint disorders. (1) The analysis of the internal characteristics of the bone, the distribution of the three-dimensional bone density of the subchondral bone around the joint, the progress of the disease, and the diagnosis of the disease are useful information. OCD is an important treatment policy decision when assessing the spatial instability of the disease. This study aims to establish a three-dimensional bone structure, evaluate bone internal characteristics (spatial distribution of diseased bone and bone density change of subchondral bone), and further understand the pathological factors after treatment. (2) Carpal fracture imaging, cartilage damage evaluation, joint disease imaging diagnosis, cartilage evaluation Periarticular fractures in childhood include damage to the cartilage component that has not ossified and severe sequelae, from correct diagnosis to inappropriate treatment, growth impairment, and other complications. This study aims to establish a diagnostic method for osteochondrosis in patients with peripheral fractures of the small elbow joint, and to evaluate the diagnostic accuracy of the findings. Artificial intelligence can be used to enhance the recognition of cartilage damage. Proper treatment options for cartilage damage may be possible, growth disorders may be severe, and sequelae may be prevented.