研究内容AIを用いて、CT検査を必要とせずに、単純X線画像のみから3次元骨形状を推定構築する技術開発KEYWORD疾患・病態28先端医療イノベーション情報科学・技術業績1. Shiode R, Kabashima M, Hiasa Y, et al. 2D-3D reconstruction of distal forearm bone from actual X-ray images of the wrist using convolutional neural networks. Sci Rep. 11:15249. 2021.2. Oka K, Shiode R, Yoshii Y, Tanaka H, Iwahashi T, Murase T. Artificial intelligence to diagnosis distal radius fracture using biplane plain X-rays. J Orthop Surg Res. 16:694. 2021.3. Shiode R, Oka K, Shigi A, et al. Arthroscopic Debridement of Elbow Osteoarthritis Using CT-Based Computer-Aided Navigation Systems Is Accurate. Arthroscopy, Sports Medicine, and Rehabilitation. 3:e1687-e1696. 2021.4. Shiode R, Moritomo H. Tether Creation Between the Second and Third Extensor Digitorum Communis for Third Extensor Tendon Subluxation at the Metacarpophalangeal Joint. Techniques in hand & upper extremity surgery. 22:146-149. 2018.CT検査で撮影されたデータを用いて構築される3次元骨モデルは、2次元画像である単純X線画像と比べ、視覚的な情報に富んだ有用なツールです。日常診療において、疾患・病態把握や手術支援などに広く利用され、診療の質や治療成績の向上に寄与してきました。一方で、CT撮影を必要とするため、放射線被曝や医療費の増加は大きな懸念事項であります。特に我が国では他の先進国と比べても放射線被曝量が多く、健康被害が懸念されています。本研究においてはこれらの問題を解決するために、写真データから被写体の立体形状を推定構築するAI研究をベースとしプログラムを構築（FIGURE 1）し、単純X線画像と同一患者のCT検査のデータセットをプログラムに学習させることにより、2次元画像である単純X線写真からCT撮影を経ずに正確な3次元骨形状を再構成する新規技術（2D-3D骨形状再構成）の開発を行っています。現在、健常人の手関節の単純X線画像1枚のみから、高塩出 亮哉SHIODE Ryoya 医学系研究科 器官制御外科学（整形外科）医員researchmaphttps://researchmap.jp/RyoyaShiode最新のコンピュータ技術を整形外科分野に応用医用画像を扱った疾患・病態の解明、新たなツールの開発
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