4．3DデプスセンサーとAIによる側弯症検出

An algorithm for using deep learning convolutional neural networks with three dimensional depth sensor imaging in scoliosis detection

は じ め に

　特発性側弯症は脊柱が三次元的に変形する女児に多い小児筋骨格系疾患であり，その発生頻度は1～2/100例と高い．Cobb角25°～30°以上の進行例では装具治療を行うが，早期発見をめざして，学校保健安全法における運動器検診項目として側弯症検診が実施されている．一方，側弯検診の課題として側弯症を客観的かつ効率的に検出できる医療機器がないことなどを背景として，学校医に対する負担が指摘されてきた．

　われわれは，三次元（3D）デプスセンサーを用いて被検者前屈位背表面の非対称性から推定側弯角を算出することで，側弯症を体表から高精度かつ短時間に検出できる診断支援医療機器を開発した．さらに，画像処置過程における背表面高低差分布をAIに学習させることで側弯角をより高精度に予測するAIアルゴリズムを開発した．

　本稿では，AIに学習させて改良した側弯角予測モデルの性能に関して述べる．