講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-27 09:30
脆弱性骨盤骨折診断における3次元データ解析導入の有用性 ○山本侃利・藤田大輔・ラーマン モハメド ラシェドゥーラ(兵庫県立大)・八木直美(姫路獨協大)・林 圭吾・圓尾明宏・村津裕嗣(製鉄記念広畑病院)・小橋昌司(兵庫県立大) MI2021-68 |
抄録 |
(和) |
脆弱性骨盤骨折(FFP;fragility fractures of the pelvis)は,骨粗鬆症である高齢者で引き起こされることが多く,横断CT画像上では捉えづらい.骨折が検出できず,様々な合併症を引き起こす場合,患者の容体が危ぶまれる.従来手法は2次元画像解析に基づいている.そのため,空隙が明瞭な骨折の検出精度は高いが,画像上で特徴が現れづらい脆弱性骨折の検出精度は極めて低い.そこで我々は,骨表周囲の空間において骨折度合いを推定するボーリング調査法を模した自動骨盤骨折検出法(BSFD法; boring survey based fracture detection)を提案する.初めに骨表面データを抽出し,得られた骨表面座標を使用し,BSFD法により骨表特徴量を抽出する.入力を骨表特徴量として3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でFFPの確率算出を行う.本研究はFFPを有する被験者32症例を使用した. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
CT / 3次元データ / 骨盤骨折 / 骨折検出 / CNN / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-68, pp. 100-103, 2022年1月. |
資料番号 |
MI2021-68 |
発行日 |
2022-01-18 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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