MRI を用いた肩外転時における関節接触面の計測
宇都宮大学大学院 地域創生科学研究科

工農総合科学専攻 機械知能工学プログラム 2 年
松永 秀治（まつなが しゅうじ）[ 概 要 ]肩は上肢において重要な関節であり，肩の故障や疾患は日常生活への影響も大きい．本研究では MRI を用いて肩の主要な関節である肩甲上腕関節について調査を行い，接触状態の理解を目的としている．健常な成人男性を対象に外転角度 0°，30°，60°，120°の 4 パターンで MRI 撮影を行い，画像解析ソフトを用いて接触判定をした後，接触面積を算出した．その結果，外転角度 0°で最大の 199.85ｍｍ2，外転角度 120°で最小の 65.95ｍｍ2 の接触面積が確認できた．また，三次元モデルを作成し接触分布の可視化を行った．本研究が行われることにより関節の治療やリハビリ，より高精度な人口関節への応用が期待される．それにより高齢者の労働寿命や健康寿命の増加が見込まれ，栃木県の活性化につながると考えられる．
1．

緒言

関節の状態を理解することは，関節障害や疾患の治療および治療後の回復を支援する上で非常に重要であり，接触面積の大きさや接触領域の分布は重要な情報となる．肩は上肢の近位にある関節で，スライド運動する肩甲骨とその端に位置する球関節が組み合わさった構造を持っているため人体の関節の中で最大の可動域を有する．上腕骨，肩甲骨，鎖骨から構成される複合体であるため，外転，内転，回旋，屈曲，伸展などの複雑な動作が可能となっており，日常生活においてもボールを投げる，上着に袖を通すなど多様な運動を実現している．これまで Warner（1）らは肩甲上腕関節の関節接触パターンの決定を目的とし，マイクロラジオグラフを用いて屍体の肩を調べた．この研究では一部の軟部組織を取り除き，圧迫荷重を加えて分析しているため実際の生体における条件とは十分に一致していない．また，杉田らおよび吉田らは生体内の関節面の計測として，MRI を用いて脛骨大腿関節や中指中手指節関節の計測，解析（2）（3）を行ってきた．嶋脇らは CM 関節および MP 関節の球体に対する接触面積の変化の解析をすることを目的として直径の異なる球体を 5 指と手掌部を用いたパワーグリップで把持し，そのときの手部を MRI にて撮影した(4).本研究では MRI を用いて生体内における肩外転時における肩甲上腕関節の関節接触面に関して調査を行っていく． 外転動作（図 1）とは上腕を横方向に挙げる運動であり，範囲は 0°～180°までの大きな動作である．肩甲上腕関節（図 2）とは，上腕骨の上腕骨頭という丸い部分と肩甲骨の関節窩というくぼみから形成される関節で肩の主要な関節である．

図 1 外転動作

図 2 肩甲上腕関節

図3

MRI 装置2． 研究概要
成人男性を対象に MRI 撮影を行う(図 3)．撮影範囲は上腕骨，肩甲骨，鎖骨として撮影時には身体を固定するための治具を作成し，脇に挟むようにして腕を固定し撮影した(図 4)．撮影姿勢は仰臥位，撮影の角度は 0°，30°，60°，120°として，角度ごとに治具を変えた．MRI 装置は SIEMENS 社製の
MAGNETOM Skyra であり，撮造条件は GRE-3D-WATS(水選択励起 T1 強調，画像 3D シーケンス)，TR(repetition time) 11.7 ms ，FA（flip angle）10 deg ，TE (echo time) 5.09 ms ，field of view
200×200 mm ，matrix dimensions 384×384 pix ，Pixel Size 0.52×0.52 mm，スライス厚さ 0.5mm である．得られた画像データは DICOM 形式で PC に取り込んだ．解析には画像解析ソフトウエア
Onis 2.5 Free Edition および ImageJ を使用し接触面積を算出する．その後 ３D 医用画像処理ソフ
トウエア Mimics（Materialise 社製） を用いてモデル化と接触領域の作成を行っていく．

図 4 撮影姿勢
3． 計測方法
3．1 接触判定
MRI 撮影により得られた画像データから，画像解析ソウト ImageJ を用いて，MR 軟骨画像の輝度値より接触判定を行った．撮影した MR 画像は，軟骨が白色の高い輝度値で，骨や水分は黒色の低い輝度値で映し出される．軟骨接触部近傍の画像輝度は，関節形状などの要因から一峰性と二峰性の二種類のパターンが得られる（図 5）．一峰性の場合（図 5-(a)）は接触とし，二峰性の場合には，谷部の輝度値 P2 が最大輝度値 P1 の 85％以上を満たすとき（P2/P1≧0．85）を接触（図 5-(b)）とし，85%を満たさない場合（P2/P1＜0．85）は非接触（図 5-(c)）と判定した（5）．判定は 1 ピクセル単位で行った．

図 5 接触判定方法
3．2

接触面積の算出

各スライスにおいて 1 ピクセルごとに接触判定し全スライスの接触点数を求める．接触点数に 1 ピクセル当たりの面積を乗じることで接触面積とした．本研究ではスライス厚さ0.5 ㎜，ピクセルサイズ 0.52 ㎜より，1 ピクセル当たりの面積は 0.26 ㎟とする．
図 6 接触面積の算出

3．3 モデル化
接触領域の可視化を目的として Mimics を用いてモデル化を行う．MR 画像から骨を抽出してモデル化する．上腕骨，肩甲骨をそれぞれ独立のモデルとし，青色の骨が上腕骨，黄色の骨が肩甲骨を示している．
（図 7）

図 7 骨モデル
4．計測結果撮影した MRI 画像より接触面積の算出，接触分布の表示を行い，各外転角度や他の文献との比較を行う．外転角度 0°，30°，60°，120°の 4 パターンにおける接触面積を算出した（図 8）．今回の計測では 0°で最大の接触面積，120°で最小の接触面積を確認でき，外転角度が増加するごとに接触面積が減少する傾向が得られた．一方で， 屍体を用いた他の文献（1）（6）では外転角度の増加に伴い接触面積も増加しており，本研究とは逆の傾向が確認されている．逆の傾向が確認できた原因として，本研究は生体内における計測に対し文献では生体外における計測で外力によって動作の再現をしていたことや一部の軟部組織が取り除かれていたことが考えられる．接触分布の表示を図 9 に示す．各外転角度で接触点の広がりに大きな違いは見られないが，外転角度が増加するごとに接触点の数が減少し点がまばらとなっている．上腕骨の接触分布は，外転角度の増加に伴い上腕骨頭の内側から上部に移動している．

図 8 接触面積

図 9 接触分布
5． 結言
・本研究では，4 パターンの外転角度で MRI 撮影を行い肩甲上腕関節に着目して，接触面積と接触分布を算出した．
・接触面積は 0°で最大の 199.85ｍｍ2，120°で最小の 65.95ｍｍ2 となり，外転角度の増加に伴い接触面積が減少した．これは Warner ら，Soslowsky らの死体を用いた研究とは逆の傾向となる．
・各外転角度で接触分布の広さに大きな違いは見られなかったが，外転角度が増加するごとに接触点の数が減少し点がまばらとなっている．
文献(1) Warner JJ, Bowen MK, Deng XH, Hannafin JA, Arnoczky SP, and Warren RF．Articular contact patterns of

the normal glenohumeral joint, J Shoulder Elbow Surg,Vol.7,No4(1998),pp.381-388.
(2) 杉田魁人, 坂本信, 森清友亮, 風間清子, 小林公一, 田邊祐治, 中指中手指節関節における接触挙動の三次元生体内計測, 臨床バイオメカニクス, Vol.38(2017),pp.103-111.
(3) 吉田秀義, 渡辺圭一, 田邊祐治, 小林公一, 坂本信, MRI を用いた脛骨大腿関節の接触面積と運動解析, 実験力学,Vol.6,No.1(2006),pp.31-35.
(4) Shimawaki S, Koya D, Nakabayashi M, and Sugimoto H, Measurement of the contact area of the second tofifth metacarpophalangeal and carpometacarpal joints during sphere grasping using magnetic resonanceimaging, J Med Biol Eng, Vol.40, No.1 (2020),pp.128-137.
(5) 坂本信, 春日勇人, 風間清子, 小林公一, MRI を用いた示指中手指間関節における接触領域および関節運動の三次元生体内解析, 臨床バイオメカニクス, Vol.36(2015),pp.7-15.
(6) Soslowsky LJ, Flatow EL, Bigliani LU, Pawluk RJ, Ateshian GA, and Mow VC．Quantitation of in situ contact
areas at the glenohumeral joint: A biomechanical study, J Orthop Res, Vol.10, No.4 (1992),pp.524-534.