2025/07/18 更新

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ナカハラ リュウイチ
中原 龍一
NAKAHARA Ryuuichi
所属
医歯薬学域 講師(特任)
職名
講師(特任)
外部リンク

学位

  • 博士 ( 2014年12月   岡山大学 )

  • 医学博士 ( 2014年12月   岡山大学 )

研究キーワード

  • 関節リウマチ

  • 超音波

  • マクロ解剖学

  • 人工知能

研究分野

  • ライフサイエンス / 整形外科学  / 関節リウマチ

  • 情報通信 / 知能情報学  / 医療人工知能

 

論文

  • Comparative analysis of a standard (GPT-4o) and reasoning-enhanced (o1 pro) large language model on complex clinical questions from the Japanese orthopaedic board examination.

    Joe Hasei, Ryuichi Nakahara, Koichi Takeuchi, Aki Yoshida, Takuto Itano, Tomohiro Fujiwara, Eiji Nakata, Toshiyuki Kunisada, Toshifumi Ozaki

    Journal of orthopaedic science : official journal of the Japanese Orthopaedic Association   30 ( 3 )   565 - 568   2025年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.jos.2025.03.005

    PubMed

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  • LRP4 and Agrin Are Modulated by Cartilage Degeneration and Involved in β-Catenin Signaling in Human Articular Chondrocytes. 国際誌

    Shuichi Naniwa, Keiichiro Nishida, Aki Yoshida, Yoshihisa Nasu, Ryuichi Nakahara, Takashi Ohtsuki, Yoshifumi Hotta, Noriyuki Shimizu, Chinatsu Ichikawa, Deting Lin, Noriaki Otsuka, Toshifumi Ozaki

    International journal of molecular sciences   26 ( 3 )   2025年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    We investigated the roles of low-density lipoprotein receptor-related protein (LRP) 4 and its ligand Agrin in the pathophysiology of cartilage degeneration. Immunohistochemical analysis of human normal articular cartilage and cartilage tissues from patients with osteoarthritis (OA) obtained during surgery of the knee joint showed marked LRP4 expression in the early stages of OA, which then decreased with cartilage degeneration, whereas Agrin was consistently increased with cartilage degeneration. In normal human articular chondrocytes (NHACs), mild cyclic tensile strain (CTS) (0.5 Hz, 5% elongation, 2 h) increased the expression of LRP4 and aggrecan (ACAN), while intense CTS (0.5 Hz, 10% elongation, 6 h) increased the expression of Agrin without affecting LRP4 expression. Treatment with recombinant human (rh) Agrin downregulated the mRNA expression of LRP4 and ACAN, but upregulated the expression of LRP5/6, SRY-box transcription factor 9 (SOX9), Runt-related transcription factor 2 (RUNX2), and a disintegrin and metalloproteinase with thrombospondin motifs-4 (ADAMTS-4). Immunocytochemistry and Western blot analysis showed that rhAgrin treatment upregulated the expression of β-catenin and SOX9. Agrin knockdown by siAGRN transfection partially reduced the nuclear protein expression of β-catenin, which was increased with intense CTS. LRP4 knockdown by siLRP4 transfection increased the expression of LRP5/6, SOX9, RUNX2, ADAMTS-4, and Agrin. These results suggested that intense CTS increases the expression of Agrin, which might interfere with the role of LRP4 in the inhibition of LRP5/6 and their downstream β-catenin signaling, leading to cartilage degeneration.

    DOI: 10.3390/ijms26031007

    PubMed

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  • The Three-Class Annotation Method Improves the AI Detection of Early-Stage Osteosarcoma on Plain Radiographs: A Novel Approach for Rare Cancer Diagnosis. 国際誌

    Joe Hasei, Ryuichi Nakahara, Yujiro Otsuka, Yusuke Nakamura, Kunihiro Ikuta, Shuhei Osaki, Tamiya Hironari, Shinji Miwa, Shusa Ohshika, Shunji Nishimura, Naoaki Kahara, Aki Yoshida, Tomohiro Fujiwara, Eiji Nakata, Toshiyuki Kunisada, Toshifumi Ozaki

    Cancers   17 ( 1 )   2024年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Background/Objectives: Developing high-performance artificial intelligence (AI) models for rare diseases is challenging owing to limited data availability. This study aimed to evaluate whether a novel three-class annotation method for preparing training data could enhance AI model performance in detecting osteosarcoma on plain radiographs compared to conventional single-class annotation. Methods: We developed two annotation methods for the same dataset of 468 osteosarcoma X-rays and 378 normal radiographs: a conventional single-class annotation (1C model) and a novel three-class annotation method (3C model) that separately labeled intramedullary, cortical, and extramedullary tumor components. Both models used identical U-Net-based architectures, differing only in their annotation approaches. Performance was evaluated using an independent validation dataset. Results: Although both models achieved high diagnostic accuracy (AUC: 0.99 vs. 0.98), the 3C model demonstrated superior operational characteristics. At a standardized cutoff value of 0.2, the 3C model maintained balanced performance (sensitivity: 93.28%, specificity: 92.21%), whereas the 1C model showed compromised specificity (83.58%) despite high sensitivity (98.88%). Notably, at the 25th percentile threshold, both models showed identical false-negative rates despite significantly different cutoff values (3C: 0.661 vs. 1C: 0.985), indicating the ability of the 3C model to maintain diagnostic accuracy at substantially lower thresholds. Conclusions: This study demonstrated that anatomically informed three-class annotation can enhance AI model performance for rare disease detection without requiring additional training data. The improved stability at lower thresholds suggests that thoughtful annotation strategies can optimize the AI model training, particularly in contexts where training data are limited.

    DOI: 10.3390/cancers17010029

    PubMed

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  • The use of biologic disease-modifying anti-rheumatic drugs does not increase surgical site infection or delayed wound healing after orthopaedic surgeries for rheumatoid arthritis. 国際誌

    Yohei Kiso, Keiichiro Nishida, Ryozo Harada, Yoshihisa Nasu, Ryuichi Nakahara, Yoshifumi Hotta, Shuichi Naniwa, Toshifumi Ozaki

    Modern rheumatology   2024年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    OBJECTIVE: To investigate the effect of the use of biologic disease-modifying anti-rheumatic drugs (bDMARDs) on surgical site infection (SSI) and delayed wound healing (DWH) in rheumatoid arthritis (RA) patients undergoing orthopaedic surgery. PATIENTS AND METHODS: We retrospectively reviewed the records of 965 elective orthopaedic procedures undertaken in RA patients. The incidences of SSI and DWH were compared between the bDMARDs user and non-user groups. Subsequently, univariate and multivariate logistic regression analyses were performed to evaluate risk factors for SSI and DWH after propensity score (PS) matching. The incidence of postoperative flare-up was also examined. RESULTS: In 965 procedures, SSI and DWH were identified in 12 and 28 cases, respectively. SSI and DWH were identified in 3 and 17 of 414 procedures treated with bDMARDs, respectively. Flare-up occurred in 21 cases. PS matching identified 315 cases in both groups, with no significant difference in incidence between the two groups. No risk factors for SSI were identified, whereas age, diabetes mellitus, foot and ankle surgery and a history of musculoskeletal-related infection were identified as risk factors for DWH. CONCLUSION: The use of bDMARDs was not associated with an increased incidence of SSI or DWH, with the incidence of flare-up being relatively low.

    DOI: 10.1093/mr/roae089

    PubMed

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  • High-quality expert annotations enhance artificial intelligence model accuracy for osteosarcoma X-ray diagnosis. 国際誌

    Joe Hasei, Ryuichi Nakahara, Yujiro Otsuka, Yusuke Nakamura, Tamiya Hironari, Naoaki Kahara, Shinji Miwa, Shusa Ohshika, Shunji Nishimura, Kunihiro Ikuta, Shuhei Osaki, Aki Yoshida, Tomohiro Fujiwara, Eiji Nakata, Toshiyuki Kunisada, Toshifumi Ozaki

    Cancer science   2024年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Primary malignant bone tumors, such as osteosarcoma, significantly affect the pediatric and young adult populations, necessitating early diagnosis for effective treatment. This study developed a high-performance artificial intelligence (AI) model to detect osteosarcoma from X-ray images using highly accurate annotated data to improve diagnostic accuracy at initial consultations. Traditional models trained on unannotated data have shown limited success, with sensitivities of approximately 60%-70%. In contrast, our model used a data-centric approach with annotations from an experienced oncologist, achieving a sensitivity of 95.52%, specificity of 96.21%, and an area under the curve of 0.989. The model was trained using 468 X-ray images from 31 osteosarcoma cases and 378 normal knee images with a strategy to maximize diversity in the training and validation sets. It was evaluated using an independent dataset of 268 osteosarcoma and 554 normal knee images to ensure generalizability. By applying the U-net architecture and advanced image processing techniques such as renormalization and affine transformations, our AI model outperforms existing models, reducing missed diagnoses and enhancing patient outcomes by facilitating earlier treatment. This study highlights the importance of high-quality training data and advocates a shift towards data-centric AI development in medical imaging. These insights can be extended to other rare cancers and diseases, underscoring the potential of AI in transforming diagnostic processes in oncology. The integration of this AI model into clinical workflows could support physicians in early osteosarcoma detection, thereby improving diagnostic accuracy and patient care.

    DOI: 10.1111/cas.16330

    PubMed

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MISC

  • AIとDXを用いた骨・軟部腫瘍診療への新たな挑戦

    長谷井嬢, 中原龍一, 藤原智洋, 中田英二, 国定俊之, 尾崎敏文

    日本整形外科学会雑誌   98 ( 3 )   2024年

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  • 関節リウマチ手外科手術における手術部位感染/創傷治癒遅延の発生率とb/tsDAMRDs使用の影響

    市川千夏, 志水紀之, 浪花崇一, 中原龍一, 那須義久, 尾崎敏文, 西田圭一郎

    日本関節病学会誌(Web)   43 ( 2 )   2024年

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  • 当院における関節リウマチに対する手部手術の変遷(2004-2022)

    志水紀之, 市川千夏, 浪花崇一, 中原龍一, 那須義久, 尾崎敏文, 西田圭一郎

    日本関節病学会誌(Web)   43 ( 2 )   2024年

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  • 言語AIと言語解析 : 電子カルテ文章の可視化と自動統計—AI-based language analysis : visualization and automatic statistics of electronic medical record texts—特集 整形外科領域における人工知能(AI)

    高橋 康, 中原 龍一

    整形・災害外科 = Orthopaedic surgery and traumatology   66 ( 10 )   1209 - 1217   2023年9月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:東京 : 金原出版  

    CiNii Books

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  • 前腕屈側における屈筋腱破格筋の滑動性について 長母指屈筋と浅指屈筋に着目した超音波長軸像による検討

    坂口 和輝, 中原 龍一, 渡辺 大喜, 那須 宣宏

    The Japanese Journal of Rehabilitation Medicine   60 ( 特別号 )   4 - 6   2023年5月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(公社)日本リハビリテーション医学会  

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講演・口頭発表等

  • 教師なし学習を用いたAIによる 超音波画像撮像部位自動検出 招待

    中原 龍一, 西田 圭一郎, 那須 義久, 浪花 崇一, 堀田 佳史, 志 水 紀之, 尾崎 敏文

    第55回中国・四国整形外科学会 

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    開催年月日: 2023年11月19日 - 2023年11月20日

    会議種別:口頭発表(一般)  

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  • AIの現状と未来(教育研修講演) 招待

    中原龍一

    第29回最小侵襲整形外科学会 

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    開催年月日: 2023年11月3日 - 2023年11月4日

    会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

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  • 大規模言語モデルを用いた 医師国家試験解答の解析 ChatGPTとGPT4の比較

    中原 龍一, 西田 圭一郎, 那須 義久, 高橋康, 浪花 崇一, 堀田 佳史, 志水 紀之, 尾崎 敏文

    第38回日本整形外科基礎学術集会 

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    開催年月日: 2023年10月19日 - 2023年10月20日

    会議種別:口頭発表(一般)  

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  • 関節リウマチ領域における医療AI研究の動向:画像AIから言語AIへ 招待

    中原龍一

    第141回中部日本整形外科災害外科学会・学術集会 

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    開催年月日: 2023年10月6日 - 2023年10月7日

    会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

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  • 大規模言語モデル(ChatGPT)による医師国家試験解答解析

    中原 龍一, 西田 圭一郎, 那須 義久, 高橋康, 浪花 崇一, 堀田 佳史, 志水 紀之, 尾崎 敏文

    上肢外科サマーセミナー 

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    開催年月日: 2023年7月21日 - 2023年7月22日

    会議種別:口頭発表(一般)  

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産業財産権

  • 超音波診断装置、超音波診断方法および超音波診断プログラム

    中原 龍一, 西田 圭一郎, 尾崎 敏文, 那須 義久, 前田 達郎

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    出願人:中原 龍一

    出願番号:特願2019-180142  出願日:2019年9月30日

    公開番号:特開2021-053200  公開日:2021年4月8日

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  • 医用画像処理装置、医用画像処理プログラム、及び教師データ作成方法

    中原 龍一, 西田 圭一郎, 尾崎 敏文, 那須 義久, 前田 達郎

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    出願人:中原 龍一

    出願番号:特願2019-180231  出願日:2019年9月30日

    公開番号:特開2021-053213  公開日:2021年4月8日

    J-GLOBAL

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  • 医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像処理プログラム

    中原 龍一, 西田 圭一郎, 尾崎 敏文, 那須 義久, 前田 達郎

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    出願人:中原 龍一

    出願番号:特願2019-155519  出願日:2019年8月28日

    公開番号:特開2021-033826  公開日:2021年3月1日

    J-GLOBAL

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  • 医療データ処理装置、端末装置、情報処理方法、およびシステム

    ▲高▼橋 康, 中原 龍一, 西田 圭一郎, 尾▲崎▼ 敏文, 那須 義久

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    出願人:日本電気株式会社

    出願番号:特願2016-127419  出願日:2016年6月28日

    公開番号:特開2018-005317  公開日:2018年1月11日

    特許番号/登録番号:特許第6775116号  登録日:2020年10月8日 

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  • 医療情報処理装置及び医療情報処理方法

    高橋 康, 中原 龍一, 西田 圭一郎, 橋詰 謙三, 尾▲崎▼ 敏文

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    出願人:日本電気株式会社

    出願番号:特願2013-086898  出願日:2013年4月17日

    公開番号:特開2014-211717  公開日:2014年11月13日

    特許番号/登録番号:特許第6300058号  登録日:2018年3月9日 

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共同研究・競争的資金等の研究

  • 摂食時の動画から嚥下機能を評価する革新的摂食嚥下障害AI診断システムの確立

    研究課題/領域番号:23K09252  2023年04月 - 2026年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

    大野 彩

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    配分額:4680000円 ( 直接経費:3600000円 、 間接経費:1080000円 )

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  • AIを用いた関節リウマチの自動病理診断

    研究課題/領域番号:22K09355  2022年04月 - 2025年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    那須 義久, 中原 龍一

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    配分額:4160000円 ( 直接経費:3200000円 、 間接経費:960000円 )

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  • 人工知能による物体検出を用いた原発性悪性骨腫瘍X線読影システムの開発と臨床応用

    研究課題/領域番号:21K09228  2021年04月 - 2024年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    長谷井 嬢, 中原 龍一, 尾崎 敏文

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    配分額:4160000円 ( 直接経費:3200000円 、 間接経費:960000円 )

    今回の研究では、臨床応用まで見据えた計画としたいため、研究目標として薬事承認を目指すこととした。そのために必要な、国内臨床試験(性能試験)を予定することとなった。そのため、研究をプログラム開発のための探索フェーズと、臨床試験フェーズ(薬事申請提出用データ)に分けて設定することとした。そのため、倫理委員会の申請も分けて行うこととし、岡山大学内にある新医療開発センターへ相談し、倫理委員会の申請から分けて行うことした。新規の倫理委員会申請書類を作成し、新医療開発センターによる書類のレビューを行い申請を行った。また、データ提供いただいている研究協力施設(近畿大学病院、弘前大学附属病院、金沢大学付属病院、大阪国際医療センター、水島中央病院)へも新規に倫理委員会申請となることを説明し了解を得て、これまでの研究については一旦終了扱いとして、新規に当院の認定倫理委員会で一括審査を行っている。また、臨床使用を目指すため、画像データはこれまでの研究ではPNGデータで開発を行ってきたが、DICOMそのもののデータを匿名化したもので再度開発を開始する体制を構築した。匿名化のステータス確認のために、新医療開発センター内において匿名化に問題がないことを確認後、データをクラウドに移行して研究を行うこととしている。また、薬事申請のために、PMDAへの事前相談を予定しており、新規研究計画が承認され次第、資料作成と相談を行う予定である。

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  • 顎関節症ならびに疲労愁訴を伴う疾患における,AIを用いた筋疲労の定量評価

    研究課題/領域番号:20H03878  2020年04月 - 2025年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    皆木 省吾, 兒玉 直紀, 中原 龍一, 尾崎 敏文, 丸尾 幸憲, 萬田 陽介, 沖 和広

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    配分額:17160000円 ( 直接経費:13200000円 、 間接経費:3960000円 )

    全身的な筋疲労を評価することは頭頚部における口腔顔面痛に限らず、疲労が関連する他の疾患の診断や治療方針の決定にも深く貢献すると考えられる。
    研究代表者らは、これまで顎関節症患者に関して蓄積してきた高精度24時間連続筋電図記録から新たな筋疲労度の定量化因子に着目し、機械学習を用いた解析システムの開発を進めてきた。令和2年度には、ワークステーション上での環境構築を行った。また、Neural Network Consoleを使用して、疲労データの自動解析を試行した。令和3年度には、AIシステムの構築にPytorchの検討を行うとともに、4肢筋を用いて負荷を与えた際の筋電図波形の収集を行った。また、日常生活環境におけるデジタルノイズサンプルの収集を継続して実施した。前年度までに収集していたデジタルノイズサンプルに加えて、発生源となるデジタルデバイスの数を増してデジタルノイズサンプルデータベースの充実を図った。このようなデジタルノイズはAIを用いた解析においては大量の蓄積が必要となるものであり有用である。本年度に収集したデジタルノイズを検討した結果、一部のデジタルノイズ波形とGD 波形とが予想以上に類似していることが明らかになった。現状ではこれまでのAIを用いた解析だけでは100%の精度でこれら2者を分離することは困難であったため、筋電図信号収集時にあわせてデジタルノイズを観測できるハードウェアシステムを開発し、本研究の目的を達成できるように進行している。

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  • リンパ浮腫画像診断に基づいた新・複合的理学療法-AI技術によるキャズム克服-

    研究課題/領域番号:20H04052  2020年04月 - 2023年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    品岡 玲, 中原 龍一, 大塚 愛二, 木股 敬裕, 山田 潔

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    配分額:18070000円 ( 直接経費:13900000円 、 間接経費:4170000円 )

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担当授業科目

  • 人体の構造:入門 (2024年度) 特別  - その他

  • 人体解剖学 (2024年度) 特別  - その他

  • 運動器系(臓器・系別統合講義) (2024年度) 特別  - その他

  • 人体の構造:入門 (2023年度) 特別  - その他

  • 人体解剖学 (2023年度) 特別  - その他

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