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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

3Dデプスセンサと人工知能による側弯症検出システム An Algorithm for Using Deep Learning Convolutional Neural Networks with Three Dimensional Depth Sensor Imaging in Scoliosis Detection 小甲晃史 ¹ , 金井理 ² , 川上紀明 ³ , 宇野耕吉 ⁴ , 小谷俊明 ⁵ , 鈴木哲平 ⁴ , 舘弘之 ^1,6 , 安倍雄一郎 ⁶ , 岩崎倫政 ¹ , 須藤英毅 ⁷ Terufumi KOKABU ¹ , Satoshi KANAI ² , Noriaki KAWAKAMI ³ , Koki UNO ⁴ , Toshiaki KOTANI ⁵ , Teppei SUZUKI ⁴ , Hiroyuki TACHI ^1,6 , Yuichiro ABE ⁶ , Norimasa IWASAKI ¹ , Hideki SUDO ⁷ ¹北海道大学大学院医学研究院整形外科学教室 ²北海道大学大学院情報科学研究院 ³一宮西病院整形外科 ⁴神戸医療センター整形外科 ⁵聖隷佐倉市民病院整形外科 ⁶えにわ病院整形外科 ⁷北海道大学大学院医学研究院脊椎・脊髄先端医学分野 ¹Department of Orthopaedic Surgery, Hokkaido University Hospital ²Division of Systems Science and Informatics, Hokkaido University Graduate School of Information Science and Technology ³Department of Orthopedic Surgery, Ichinomiyanisi Hospital ⁴Department of Orthopaedic Surgery, National Hospital Organization, Kobe Medical Center ⁵Department of Orthopaedic Surgery, Seirei Sakura Citizen Hospital ⁶Department of Orthopaedic Surgery, Eniwa Hospital ⁷Department of Advanced Medicine for Spine and Spinal Cord Disorders, Faculty of Medicine and Graduate of Medicine, Hokkaido University キーワード：側弯症検診 , school scoliosis screening , 3Dデプスセンサ , 3D depth sensor , 深層学習 , deep learning Keyword: 側弯症検診 , school scoliosis screening , 3Dデプスセンサ , 3D depth sensor , 深層学習 , deep learning pp.1219-1223

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

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408202459

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脊柱側弯症は学童期の発症頻度が高い疾患の1つであり，進行例では装具治療や手術治療を要する．そのため学校検診における早期発見が重要である．しかし，今まで客観的な評価方法がなく，発見率の低さや学校医の負担が問題視されていた．われわれは，デプスセンサで背表面の3次元画像を撮影し，背面の左右非対称性から側弯角を予測する診断支援システムを開発した．本報では，本システムに人工知能を組み込むことで，X線撮影で得られた側弯角と予測側弯角の相関係数と予測誤差を改善させることができた．本システムは側弯症検診において，客観的かつ高精度な機器として活用されることが期待される．