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Rinsho Seikei Geka Volume 57, Issue 10 （October 2022）

臨床整形外科 57巻10号（2022年10月発行）

Japanese English

特集整形外科領域における人工知能の応用

各論

深層学習を用いたMRIでの脊髄腫瘍自動位置検出システムの構築 Automated Detection of Spinal Tumor Utilizing Deep Learning Based on Object Detection from MRI 伊藤定之 ¹ , 中島宏彰 ¹ , 町野正明 ¹ , 世木直喜 ¹ , 小田昌宏 ² , 大内田隼 ¹ , 森下和明 ¹ , 森健策 ² , 今釜史郎 ¹ Sadayuki ITO ¹ , Hiroaki NAKASHIMA ¹ , Masaaki MACHINO ¹ , Naoki SEGI ¹ , Masahiro ODA ² , Jun OUCHIDA ¹ , Kazuaki MORISHITA ¹ , Kensaku MORI ² , Shiro IMAGAMA ¹ ¹名古屋大学大学院医学系研究科整形外科学 ²名古屋大学大学院情報学研究科知能システム学専攻 ¹Department of Orthopedic Surgery, Nagoya University Graduate School of Medicine ²Department of Intelligent Systems, Nagoya University Graduate School of Informatics キーワード：深層学習 , deep learning , 自動診断 , automatic diagnosis , 脊髄腫瘍 , spinal cord tumor Keyword: 深層学習 , deep learning , 自動診断 , automatic diagnosis , 脊髄腫瘍 , spinal cord tumor pp.1189-1195

発行日 2022年10月25日 Published Date 2022/10/25

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408202455

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参考文献 Reference

深層物体検出手法のYou Only Look Once version3(Yolov3)を用いて脊椎MRIから神経鞘種の自動位置検出を可能とするシステムを構築した．T1強調画像を用いた検討では122枚中94枚(77.0％)，T2強調画像では122枚中111枚(91.0％)で神経鞘腫の位置を同定可能で，T1，2を統合したシステムでは122枚中114枚(93.4％)であった．2人の脊椎外科医はそれぞれ122枚中110枚(90.2％)，122枚中109枚(89.3％)で神経鞘腫の位置を同定可能であった．今回構築したシステムは脊椎外科医と同等の精度であり，スクリーニング検査として期待が持てる精度であると考えられる．