■骨盤ＣＴ画像から骨折を自動検出するＡＩモデルを開発

　グローリー＜６４５７＞（東１）と兵庫県立大学が２０１９年８月に兵庫県立大学先端医工学研究センター内に共同で開設した兵庫県立大学グローリー医工学共同研究講座のグループが、人工知能（ＡＩ）を利用してＣＴ画像から自動で骨折を検出する支援システムを、開発した。

■研究背景

　超高齢化社会の進行に伴い、骨粗しょう症も一因となり脆弱性骨盤骨折患者数が増加している。骨盤骨折は、撮影されるＣＴ画像枚数が数百枚と膨大であるため、骨盤骨折専門の医師でなければ、骨折を精度よく見つけるのは困難。しかし、骨盤骨折専門の医師は少なく、特に高齢者人口が多い地方ではその傾向は顕著。

　ＡＩの応用として、医療への応用は非常に期待されている。特に、脳ＭＲＡ画像からの脳動脈瘤検出、内視鏡画像からのポリープ検出など、画像からの病変の自動検出は、医師の診断性能を向上し、患者に対する医療の質を向上するとともに、医師の働き方改革を推進する負担軽減、見逃しによる医療事故を削減する。

　ＡＩを用いた骨折自動検出として、２次元レントゲン画像（単純Ｘ線画像）からの手首骨折検出などが提案されていた。しかし、ＣＴ画像は数百枚の断層画像からなる３次元画像であり、骨折も様々な形状を有しており、従来の方法が適用できなかった。

■研究手法・成果

　兵庫県立大学とグローリーは、兵庫県立大学のＡＩ医療画像解析技術、グローリー株式会社の貨幣・生体などの画像認識技術を融合し、医工学への応用を目的として、医療機器の実用化を目指すグローリー医工学共同研究講座（小橋教授が代表）を２０１９年に開設した。同年、製鉄記念広畑病院と、同共同研究を開始した。

　製鉄記念広畑病院の村津副院長・整形外科部長らは、９３名の骨盤骨折患者のＣＴ画像に対して、骨折の位置、形状を手動でマーク（アノテーション）し、ＡＩを学習するための学習データを作成した。グローリー医工学共同研究講座は、同学習データを用いてＡＩ骨折検出法を提案した。

　骨折は３次元的に様々な向きで形状を有する。提案法では、撮影された３次元画像から、前後左右斜めを含む９方向の断面画像を生成することで、骨折を確認しやすい断面で骨折検出が行われる。これを統合することで、３次元的に骨折検出が可能になる。

　骨折患者９３名に含まれる骨折３８９箇所に対して、ＡＩモデルの学習、評価を行った結果、骨折検出性能は感度（骨折を正しく検出できる割合）が８０．５％、適合率（検出したものが正しく骨折である割合）が９０．７％だった。

　さらに、骨折を有する患者９３名、骨折がない１１２名の被験者に対して提案法を適用した結果、すべての骨折患者において１００％で１つ以上の骨折を検出（感度１００％）、骨折がない被験者においては９６．４％で正しく骨折がない（特異度９６．４％）と判定し、日常診察で非常に有用なＡＩ診断支援となる。（情報提供：日本インタビュ新聞社＝Ｍｅｄｉａ－ＩＲ）