3．人工知能を用いた脊椎脊髄疾患の診断

Diagnostic imaging of spinal pathologies using artificial intelligence

は じ め に

　人工知能（AI）は，深層学習の普及により急速に発展を続けており，深層学習はコンピュータビジョンでもっとも有用な機械学習方法となった．畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく深層学習アプローチは，医用画像を含むさまざまな分野で注目されている．従来の機械学習では，ヒトの作業による特徴抽出が必要であったが，CNNは，畳み込み層，プーリング層，全結合層などの複数のブロックを使用し，バックプロパゲーションを通じてデータから自動的に学習するような構造になっている．近年，脊髄領域でのCNNに関する研究の報告は徐々に増えてきている．本稿では，AIを応用し脊椎疾患を診断する研究を行ったなかで，① 神経鞘腫と髄膜腫の鑑別の区別，② 骨粗鬆症性椎体骨折（OVF）と転移性脊椎腫瘍による病的椎体骨折（MVF）との鑑別，③ 頚椎後縦靱帯骨化症（OPLL）と頚椎症と正常例の鑑別について紹介し，AIの今後の課題と展望を述べる．