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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

人工知能を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システム—MR画像における新鮮椎体骨折の識別 A Deep Convolutional Neural Network for Diagnosing Fresh Osteoporotic Vertebral Fractures on Magnetic Resonance Images 藪晋人 ¹ , 星野雅俊 ² , 田淵仁志 ^3,4 , 高橋真治 ¹ , 寺井秀富 ¹ , 升本浩紀 ³ , 前野考史 ⁵ , 岩前真由 ¹ , 豊田宏光 ¹ , 鈴木亨暢 ¹ , 玉井孝司 ¹ , 猪瀬弘之 ⁶ , 吉井俊貴 ⁶ , 大川淳 ⁶ , 中村博亮 ¹ Akito YABU ¹ , Masatoshi HOSHINO ² , Hitoshi TABUCHI ^3,4 , Shinji TAKAHASHI ¹ , Hidetomi TERAI ¹ , Hiroki MASUMOTO ³ , Takafumi MAENO ⁵ , Masayoshi IWAMAE ¹ , Hiromitsu TOYODA ¹ , Akinobu SUZUKI ¹ , Koji TAMAI ¹ , Hiroyuki INOSE ⁶ , Toshitaka YOSHII ⁶ , Atsushi OKAWA ⁶ , Hiroaki NAKAMURA ¹ ¹大阪公立大学大学院医学研究科整形外科学 ²大阪市立総合医療センター整形外科 ³ツカザキ病院眼科 ⁴広島大学医学部医療のためのテクノロジーとデザインシンキング寄附講座 ⁵石切生喜病院整形外科 ⁶東京医科歯科大学整形外科 ¹Department of Orthopaedic Surgery, Osaka Metropolitan University Graduate School of Medicine ²Department of Orthopaedic Surgery, Osaka City General Hospital ³Department of Ophthalmology, Tsukazaki Hospital ⁴Department of Technology and Design Thinking for Medicine, Hiroshima University ⁵Department of Orthopaedic Surgery, Ishikiriseiki Hospital ⁶Department of Orthopaedic Surgery, Tokyo Medical and Dental University, Graduate School キーワード：人工知能 , artificial intelligence , 深層学習 , deep learning , 畳み込みニューラルネットワーク , convolutional neural network , CNN , 骨粗鬆症性椎体骨折 , osteoporotic vertebral fracture , OVF Keyword: 人工知能 , artificial intelligence , 深層学習 , deep learning , 畳み込みニューラルネットワーク , convolutional neural network , CNN , 骨粗鬆症性椎体骨折 , osteoporotic vertebral fracture , OVF pp.1205-1211

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

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408202457

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参考文献 Reference

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてMR画像(T1強調画像，矢状断)による新鮮骨粗鬆症性椎体骨折(OVF)の診断を行い，その精度を2人の脊椎外科医と比較した．新鮮OVFの診断においてCNNのROC曲線下面積は0.949であった．感度，特異性および精度は(CNN/脊椎外科医1/脊椎外科医2)感度：0.881/0.881/1.000，特異度：0.879/0.862/0.655，精度：0.880/0.870/0.800であった．MR画像を用いた新鮮OVF診断において，CNN分類器の診断能は良好であり，また脊椎外科医と同等であった．