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マルチモーダル深層学習とradiomicsを用いた頚椎後縦靱帯骨化症患者の手術成績予測
Multimodal deep learning-based radiomics approach for predicting surgical outcomes in patients with cervical ossification of the posterior longitudinal ligament
牧 聡
1
,
古矢 丈雄
1
,
勝見 敬一
2
,
中嶋 秀明
3
,
大鳥 精司
1
,
山崎 正志
4
S. Maki
1
,
T. Furuya
1
,
K. Katsumi
2
,
H. Nakajima
3
,
S. Ohtori
1
,
M. Yamazaki
4
1千葉大学整形外科
2新潟中央病院整形外科/脊椎・脊髄外科センター
3福井大学整形外科
4筑波大学整形外科
1Dept. of Orthop. Surg., Chiba University, Chiba
キーワード：
ossification of the posterior longitudinal ligament（OPLL）
,
deep learning
,
radiomics
Keyword:
ossification of the posterior longitudinal ligament（OPLL）
,
deep learning
,
radiomics
pp.181-184
発行日 2026年2月1日
Published Date 2026/2/1
DOI https://doi.org/10.15106/j_seikei77_181
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【要 旨】
目 的：人工知能（AI）を用いた頚椎後縦靱帯骨化症（OPLL）の手術予後予測を概説することである．
対象および方法：深層学習でCTやMRIなどの画像から特徴量を抽出し，臨床データと統合するマルチモーダルな機械学習モデルを構築した．
結 果：本モデルは，術後の臨床的に意味のある改善をreceiver operating characteristic（ROC）曲線下面積（AUC）0.81と高い精度で予測した．
結 論：この技術は，客観的エビデンスに基づく個別化医療の実現に貢献する可能性を秘める．
© Nankodo Co., Ltd., 2026
