臨床整形外科57巻10号

2022年10月発行

特集 整形外科領域における人工知能の応用 各論

3Dデプスセンサと人工知能による側弯症検出システム

著者： 小甲晃史¹ 金井理² 川上紀明³ 宇野耕吉⁴ 小谷俊明⁵ 鈴木哲平⁴ 舘弘之¹⁶ 安倍雄一郎⁶ 岩崎倫政¹ 須藤英毅⁷

所属機関： ¹北海道大学大学院医学研究院整形外科学教室 ²北海道大学大学院情報科学研究院 ³一宮西病院整形外科 ⁴神戸医療センター整形外科 ⁵聖隷佐倉市民病院整形外科 ⁶えにわ病院整形外科 ⁷北海道大学大学院医学研究院脊椎・脊髄先端医学分野

ページ範囲：P.1219 - P.1223

脊柱側弯症は学童期の発症頻度が高い疾患の1つであり，進行例では装具治療や手術治療を要する．そのため学校検診における早期発見が重要である．しかし，今まで客観的な評価方法がなく，発見率の低さや学校医の負担が問題視されていた．われわれは，デプスセンサで背表面の3次元画像を撮影し，背面の左右非対称性から側弯角を予測する診断支援システムを開発した．本報では，本システムに人工知能を組み込むことで，X線撮影で得られた側弯角と予測側弯角の相関係数と予測誤差を改善させることができた．本システムは側弯症検診において，客観的かつ高精度な機器として活用されることが期待される．

参考文献

1) Sudo H, Kokabu T, Abe Y, et al. Automated noninvasive detection of idiopathic scoliosis in children and adolescents:a principle validation study. Sci Rep 2018;8(1):17714. doi:10.1038/s41598-018-36360-w.

2) Kokabu T, Kawakami N, Uno K, et al. Three-dimensional depth sensor imaging to identify adolescent idiopathic scoliosis:a prospective multicenter cohort study. Sci Rep 2019;9(1):9678. doi:10.1038/s41598-019-46246-0.

3) Kokabu T, Kanai S, Kawakami N, et al. An algorithm for using deep learning convolutional neural networks with three dimensional depth sensor imaging in scoliosis detection. Spine J 2021;21(6):980-7.

4) Grivas TB, Vasiliadis ES, Mihas C, et al. Trunk asymmetry in juveniles. Scoliosis 2008;3:13. doi:10.1186/1748-7161-3-13.