Atsuyuki Inui 研究室
主宰者：Atsuyuki Inui
神戸大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、筋骨格系疾患の診断と治療における画像解析と人工知能の応用に取り組んでいます。特に、超音波検査やＭＲＩなどの医療画像に深層学習を適用し、手根管症候群や足関節不安定症、骨頭壊死などの疾患を高精度で検出・分類することを目指しています。また、ビデオから身体の骨格位置を推定するＡＩ技術と機械学習モデルを組み合わせることで、関節の可動域や腕の回転角度を非接触で定量的に測定する新たな評価手法を開発しています。
並行して、組織レベルでの病態メカニズムの解明も進めています。手根管症候群患者の腱滑膜組織でミトコンドリア機能が低下していることを報告し、その改善に向けた化合物の効果を検討しています。さらに、回旋腱板断裂患者の腱組織における画像信号強度と組織変性・ミトコンドリア機能の関連性を調査しており、これらの知見は術後予後の予測につながる可能性があります。
加えて、高齢者の大腿骨転子部骨折患者を対象に、術前の臀部筋肉の状態が術後の歩行機能に及ぼす影響を検討するなど、加齢に伴う筋肉の萎縮や脂肪浸潤といった身体的脆弱性と整形外科的転帰の関係を明らかにする臨床研究も実施しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jse.2025.01.003
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jse.2025.01.007
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- DOI: https://doi.org/10.1002/jor.26064
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.78068
- DOI: https://doi.org/10.3390/app15041812
- DOI: https://doi.org/10.3390/app15031296
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- DOI: https://doi.org/10.3390/app152212155
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jse.2024.01.004
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- DOI: https://doi.org/10.48095/ccachp2024183
- DOI: https://doi.org/10.1002/jbm.b.35512
- DOI: https://doi.org/10.1002/jor.26026
- DOI: https://doi.org/10.1177/23259671241298001
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.72159
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.71034
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- DOI: https://doi.org/10.1097/bpo.0000000000002428
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.36103
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jse.2023.01.026
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhsa.2022.09.009
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- DOI: https://doi.org/10.48095/ccachp202337
- DOI: https://doi.org/10.1589/rika.37.165
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11237192
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.arthro.2022.03.037
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- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.23353
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-022-05205-z
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics12030632
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-05608-x
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22010345
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.32898
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nmd.2022.05.004
- DOI: https://doi.org/10.1055/s-0041-1722814
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-021-02771-1
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-021-02601-4
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- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5548729
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jse.2021.01.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jseint.2020.12.011
- DOI: https://doi.org/10.13107/jocr.2021.v11.i03.2112
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