人工知能でX線画像から骨密度を高精度に計測

【解説】

奈良先端科学技術大学院大学（学長：塩﨑一裕）先端科学技術研究科 情報科学領域の博士課程学生Yi Gu、大竹義人准教授、佐藤嘉伸教授の研究グループと大阪大学医学系研究科 運動器医工学治療学講座上村圭亮講師、菅野伸彦教授、愛媛大学整形外科 高尾正樹教授、大阪大学医学系研究科 整形外科 岡田誠司教授は、人工知能(AI)を用いて単純X線画像から骨密度を高精度に計測するシステムを開発しました。高精度な骨粗鬆症診断の簡便化が期待されます。

従来、骨粗鬆症の診断はDXA（Dual-energy X-ray Absorptiometry）と呼ばれる骨密度計測専用の装置を用いて行われるため、大きな大学病院や医療施設でしか行うことができませんでした。また、ベッドに横になって正しい姿勢での撮影が必要で、一人の患者の計測に20～30分かかっていました。特に、大腿骨の足の付け根部分の骨折が寝たきりの主要な要因として、超高齢社会を迎えた日本の社会問題になっており、その部分の骨密度の精密計測が大事です。

今回のシステムでは、315名から収集したX線画像とCT画像のペアのデータと、CT画像から筋骨格を自動認識するAI、CTとX線画像を重ね合わせて表示する技術を組み合わせることで、X線画像のみから、DXAやCTで計測したのとほぼ同等の精度での骨密度計測ができるAIを構築しました。X線画像はDXAと異なり、小さなクリニックや移動型の検診車などでも撮影が可能で、更に立ったままでの撮影が可能なため、一人の患者の計測が1～2分で終わります。計測精度が高いため、骨粗鬆症のスクリーニングだけでなく、診断に用いることができる他、骨粗鬆症の薬物治療の効果を判定するためにも用いることができ、これらの診断・治療のコストをDXAやCTによる検査に比べて大幅に削減できます。

この研究成果は、医用画像工学で最も権威のある国際雑誌の一つMedical Image Analysis誌に2023年9月15日付で公開されました。

【今後の展開】

現在、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）の支援により、本システムの製品化・薬事申請、保険収載に向けた取り組みを進めており、一年以内に製品として販売することを目標にしています。骨密度だけでなく、筋肉量の計測にも本手法を応用する予定であり、これが実現すると骨粗鬆症とサルコペニアという非常に関連の深い二つの運動器疾患を、小規模クリニックや健康診断などで低コスト、簡便かつ高精度で早期診断することが可能になり、健康長寿の延伸に寄与することが期待されます。

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【論文情報】

タイトル： Bone mineral density estimation from a plain X-ray image by learning decomposition into projections of bone-segmented computed tomography.

著者: Yi Gu, Yoshito Otake, Keisuke Uemura, Mazen Soufi, Masaki Takao, Hugues Talbot, Seiji Okada, Nobuhiko Sugano, Yoshinobu Sato

掲載誌： Medical Image Analysis

DOI: 10.1016/j.media.2023.102970

【研究室ホームページ】

https://isw3.naist.jp/Research/ai-icb-ja.html

【用語解説】

骨密度 (BMD): 骨の強度を示す指標。骨粗鬆症の診断や治療、薬の開発において重要な役割を果たす。

DXA (Dual-energy X-ray Absorptiometry): 現状、骨密度を測定するためのゴールドスタンダードとされる技術。特殊な計測装置が必要で、患者はベッドに横になる必要があるため一人の計測に20～30分の時間がかかる。

QCT (Quantitative CT): 輝度値を正確に校正したCT画像を用いることで、3次元的な骨密度の高精度測定が可能となる技術。2次元投影像で計測するDXAよりも高精度に測定ができますが、被ばく量が多く、何度も繰り返し測定することは難しい。

仮想X線画像 (Digitally Reconstructed Radiograph, DRR): CT画像に対して投影演算を適用して得られたX線画像に近い投影画像。CTから骨領域のみを取り出して生成したDRRでは、輝度値の総和がCT画像での骨の輝度値の総和（密度の総和＝重さ）と等しくなる。この性質を使うとDRR画像のみから骨密度の正確な計測が可能になる。