4．生成AIの医用画像への応用 -――人工股関節全置換術後X線像の3D-CT化とカップアライメント評価

Measurement of the acetabular cup orientation after total hip arthroplasty based on 3-dimensional reconstruction from a single X-ray image using generative adversarial networks

は じ め に

　人工股関節全置換術（total hip arthroplasty：THA）において，臼蓋カップを適切な位置に設置することは，術後合併症リスクを減らすうえで重要である．そして術後成績を評価するためにはカップアライメントの正確な計測が不可欠である．

　従来，カップアライメントの評価は主に二次元（2D）であるX線像を用いて行われてきた．X線像はコストが低く，放射線被曝量も少ないという利点があるが，患者の体位や骨盤の傾きの影響を受けやすく，測定誤差が生じる可能性がある^1,2）．一方，CTでの測定は骨盤の姿勢に影響されず，X線像よりも正確なアライメント評価が可能である^3～5）．また，3D-CTを用いることで，骨とインプラントの位置関係を容易に把握することができる．しかしながら，CTは比較的医療コストがかかり被曝量も多いため，現状では主にX線像で評価されている^6～8）．このため，2DのX線像から3D-CTを予測する技術が望まれている．これにより，低コストで低被曝のX線像を用いてCT相当の正確な角度計測を行うことが可能となる．

　本稿では，X線像とCTを用いた生成AIモデルの学習方法について概説したうえで，深層学習アルゴリズムの一つである敵対的生成ネットワーク（generative adversarial network：GAN）を利用した，THA後X線正面像1枚のみから3D-CTを生成する，生成AIベースの3D再構成システムを提案する（図1）^9）．さらに，生成CT上で計測したカップ角度を本物CTと比較し精度を検証した．