３次元CT画像を用いた模擬ボーリング調査による脆弱性骨盤骨折検出法

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タイトル別名
  • Fragility fracture detection with 3D CT images in the pelvis like the boring survey

抄録

<p>超高齢化社会である日本では，骨粗鬆症に伴い脆弱性骨盤骨折（ＦＦＰ；ｆｒａｇｉｌｉｔｙ　ｆｒａｃｔｕｒｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｅｌｖｉｓ）の症例は増加している．ＦＦＰは患者の臥床に繋がりやすく，合併症を引き起こしやすい．また，骨折診断は主に３次元ＣＴ画像の目視で行われるが，ＦＦＰは画像では捉えづらく，診断に時間を要する．本研究では，３次元ＣＴ画像上でのＦＦＰを自動検出する手法として，ボーリング調査による骨折検出（ＢＳＦＤ；Ｂｏｒｉｎｇ　ｓｕｒｖｅｙ　ｂａｓｅｄ　ｆｒａｃｔｕｒｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）法を提案する．本手法では骨盤表面から深部にかけてボーリング調査を模して探索することで，骨表面に現れづらいＦＦＰ等に関しても差異を抽出できる．ＢＳＦＤ法は，初めにＣＴ画像から骨盤表面を抽出する．次に，骨表面に直交した骨内部の四角柱を抽出する．四角柱内部は対応する箇所のＣＴ値を有し，各骨表面の特徴を表現する．学習済み３次元畳み込みニューラルネットワークモデル（ＣＮＮ）を用い，抽出した四角柱から骨折確率を予測する．これをすべての骨表面点に適用し，骨盤全体でＦＦＰの自動検出を可能とする．本研究では，骨盤骨折を有する被験者１１０症例のデータを用いた．ＡＵＣは訓練データで０．８４，評価データに対して０．７７となった．さらに，予測した骨折確率は３次元データ上に表示することで，医師の診断補助が可能である．</p>

収録刊行物

  • 生体医工学

    生体医工学 Annual59 (Abstract), 296-296, 2021

    公益社団法人 日本生体医工学会

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390571240018105600
  • NII論文ID
    130008105198
  • DOI
    10.11239/jsmbe.annual59.296
  • ISSN
    18814379
    1347443X
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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