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Orthopedic Surgery Volume 1, Issue 75 （April 2019）

別冊整形外科 1巻75号（2019年4月発行）

Japanese English

整形外科診療における最先端技術 Ⅰ．診断，評価

2．人工知能

人工知能による骨折の画像診断 Detection of fractures on plain radiographs using artificial intelligence 浦川貴朗 ¹ , 田中裕貴 ¹ , 後藤真一 ¹ , 松澤等 ² , 渡辺慶 ³ , 遠藤直人 ³ T. Urakawa ¹ , Y. Tanaka ¹ , S. Goto ¹ , H. Matsuzawa ² , K. Watanabe ³ , N. Endo ³ ¹鶴岡市立荘内病院整形外科 ²新潟大学脳研究所統合脳機能研究センター ³新潟大学整形外科 ¹Dept. of Orthop. Surg., Tsuruoka Municipal Shonai Hospital, Tsuruoka キーワード： AI , CNN , fracture , Grad-CAM , object detection Keyword: AI , CNN , fracture , Grad-CAM , object detection pp.63-66

発行日 2019年4月25日 Published Date 2019/4/25

DOI https://doi.org/10.15106/j_besei75_63

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参考文献 Reference

はじめに

　人工知能による医療画像の診断は，畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN）という手法が用いられている^1）．骨折の診断は，2017年にOlczakらによって初めて報告された^2）．彼らは，足関節および手関節のX線像を読影させ，83％の正診率を得たと報告している．その後，2018年に手関節骨折^3），上腕骨近位端骨折の報告がなされ^4），後者においては96％の正診率にまで達した．われわれは，大腿骨転子部骨折のX線像をVisual Geometry Group 16-layer（VGG16）モデルを用いて読影させ，95.5％の正診率を達成した^5）．この正診率は，整形外科医による正診率92.2％に匹敵する値であった．本稿では，VGG19モデルにおいても解析を加え^6），人工知能による骨折診断の概観を論述することを目的とした．