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クリニック紹介 研究・業績

研究テーマ

コンピュータ支援手術システムの開発と臨床応用をご紹介します。

 

コンピュータ支援手術(CAS)

様々な術式へのナビゲーション技術の応用

股関節手術の確実性、安全性を高めるため、人工股関節全置換術、再置換術、表面置換型人工股関節全置換術、骨盤骨切術Rotational Acetabular Osteotomy,Curved Periacetabular Osteotomy, Chiari Osteotomy)(図1)、大腿骨転子部骨切術TranstrochantericRotational Osteotomy, Curved Varus Osteotomy)(図2)、関節鏡視下関節形成術にナビゲーション技術を応用しています。精度検証や術後臨床、画像評価を行い、より最適な治療計画を検証しています。  

図1 図2

図1 ナビゲーション下でのRAO         図2 ナビゲーション下でのARO

人工股関節のCupの角度表現について

人工股関節のCupの外転角(Inclination)と前捻角(Anteversion)には、3種類の定義が存在し(下図)、しばしばこの定義の違いにより同じCupの角度でも異なった角度表示となり混乱をきたすことがある。通常、単純X線両股関節正面像では、X線フィルム面への投影像で、Cup赤道面が楕円に投影され、長軸の傾斜で外転角(RI: Radiographic Inclination)、赤道面のフィルム面からの傾斜を前捻角(RA: Radiographic Anteversion)としている。しかしながら、CTなどで水平断面で前捻をみると AA: Anatomic Anteversion となる。また、手術時に使用するCupホルダーでは矢状面での屈曲角度を前捻と表現しているため(OA: Operative Anteversion)、外転角も矢状面からホルダー軸の傾斜角(OI: Operative Inclination)となる。 

人工股関節のCupの角度表現について

これらの合計6つの角度は、互いに下記のように三角関数を使用して変換可能である。

Tan(OA) = Tan(RA) ÷ Cos(RI) Sin(OI) = Sin(RI) × Cos(RA) Tan(OA) = Sin(AA) × Tan(AI)
Sin(OI) = Sin(AI) × Cos(AA) Tan(AA) = Sin(OA) ÷ Tan(OI) Cos(AI) = Cos(OI) × Cos(OA)
Tan(AA) = Tan(RA) ÷ Sin(RI) Cos(AI) = Cos(RI) × Cos(RA) Sin(RA) = Sin(OA) × Cos(OI)
Tan(RI) = Tan(OI) ÷ Cos(OA) Sin(RA) = Sin(AA) × Sin(AI) Tan(RI) = Tan(AI) × Cos(AA)

これらの公式を仕様として、RIとRA、AIとAA、OIとOAのいずれかの組み合わせから他の組み合わせの角度に変換できる表計算式(Excel形式)は
こちらからDownload可能

高エネルギー外傷に対する低侵襲治療

交通事故や転落による骨盤骨折は、合併する他臓器損傷も多く、受傷早期に低侵襲に確実な固定が行える治療が望ましい骨折です。2010年に3D-Cアームを導入し、手術シミュレーション技術、ナビゲーション技術と融合し独自の低侵襲な骨盤骨折治療を行っています。骨盤輪骨折、寛骨臼骨折における治療適応の検証や、関節整復技術の開発を行っています。(図3,4)

図3 図4

図3 3D-CアームとCT計画との融合         図4 骨盤骨折に対する経皮的スクリュー固定

AI, Cloud Computingを用いた自動計画システムの構築

AI技術とCloud Computingを応用した、人工股関節全置換術の自動三次元計画システムの構築を行っています。本研究は奈良先端科学技術大学の佐藤教授、大竹准教授と共同研究として行っています。(図5,6)

図5 図6

図5 自動計画概念図              図6 統計アトラスと用いた自動計画

全身骨格バランスの評価と治療への応用

運動器治療には、全身の骨格のバランスを考慮して治療することが重要です。世界に類を見ない高齢社会である本邦においては80歳代以上の人工股関節全置換術は珍しくなくなっています。加齢に伴う全身骨格のバランス評価は治療の最適化においてより重要性を増しています。単純X線画像とCT画像の自動マッチング技術を開発し(図7)、当教室の画像データベースに適応し、大量データを用いた骨格バランスの検証を行っています。本研究は奈良先端科学技術大学の佐藤教授、大竹准教授と共同研究として行っています。

図7

図7 2D-3D Registration法

筋肉構造の統計モデル構築

肉は車のエンジンにあたります。運動器治療において筋肉構造の最適化は、術後運動機能の最適化において重要です。また加齢とともに筋肉も量、質ともに低下し、運動機能低下につながることがいわれており、健康寿命の増進においてその評価は重要です。下肢の筋肉およびその骨付着部の統計モデルを構築し、CT画像から自動的に画像抽出し、評価するシステムを構築しています。新世代の患者固有のバイオメカニクスモデル構築にも応用を試みています。本研究は、奈良先端科学技術大学の佐藤教授、大竹准教授、Johns Hopkins University (USA)Mehran Armand教授、BernUniversity (Switzerland)Guoyan Zheng准教授、ChuralongkornUniversity (Thailand)Aree教授との共同研究として行っています。

図8 図9

図8 筋肉モデルの自動抽出           図9 筋付着部統計モデル 

新しいバイオメカクス評価手法の確立と軟部組織バイオメカニクスの検証

従来股関節はボール&ソケット関節で、骨形状として非常に安定した関節と考えられていましたが、近年の関節唇損傷やFemoro-Acetabular Impingementの病態概念の導入によって、関節唇や関節包靭帯が関節安定性に重要であることが注目されています。一方従来のバイオメカニクス研究は、機械工学を応用したもので、実際の日常生活の負荷とは解離している実験系で行われていました。また対象も周囲の筋肉を切除した単純化したモデルで行われており、これらの影響は無視されてきました。ナビゲーション技術を応用することで、周囲組織を残した状態でより日常生活に近い負荷をかけてバイオメカニクスを検証するシステムの構築を試みています。(図10)

図10

図10 ナビゲーションと用いたバイオメカニクス

立位3D-MRIによる立位負荷の筋骨格への影響評価

3DMRIを導入し、立位負荷による脊椎、下肢関節への影響評価を行っています。本研究は、奈良先端科学技術大学の佐藤教授、大竹准教授との共同研究として行っています。(図11)

図11

11 立位MRIを用いた荷重負荷評価