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J-GLOBAL ID：202202251694584547   整理番号：22A1744471

人工知能技術を活用した骨粗鬆症性椎体骨折の画像診断補助システム

A deep convolutional neural network for diagnosing osteoporotic vertebral fractures

著者 (5件)： 藪晋人 (大阪市立大学大学院医学研究科整形外科学) ,  高橋真治 (大阪市立大学大学院医学研究科整形外科学) ,  寺井秀富 (大阪市立大学大学院医学研究科整形外科学) ,  星野雅俊 (大阪市立総合医療センター整形外科) ,  中村博亮 (大阪市立大学大学院医学研究科整形外科学)
資料名： Journal of Spine Research (Web)  (Journal of Spine Research (Web))
巻： 13  号： 6  ページ： 844-850(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U2290A  ISSN： 2435-1563  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 高齢化社会の進行に伴い,骨粗鬆症患者数も増加の一途をたどって...

シソーラス用語： *骨折 ,...
準シソーラス用語： *骨粗鬆症性椎体骨折

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著者キーワード (6件)： 骨粗鬆症性椎体骨折 ,  人工知能 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  Osteoporotic vertebral fracture ,  Artificial intelligence ,  Convolutional neural networks

分類 (1件)： 運動器系の診断  (GG02000M)

引用文献 (27件)：

• 1) Russakovsky O, Deng J, Su H, et al: Imagenet large scale visual recognition challenge. International journal of computer vision. 2015; 115 (3): 211-252
• 2) Liu X, Faes L, Kale AU, et al: A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. The lancet digital health. 2019; 1 (6): e271-e297
• 3) Hoshino M, Nakamura H, Terai H, et al: Factors affecting neurological deficits and intractable back pain in patients with insufficient bone union following osteoporotic vertebral fracture. European Spine Journal. 2009; 18 (9): 1279-1286
• 4) Takahashi S, Hoshino M, Takayama K, et al: Time course of osteoporotic vertebral fractures by magnetic resonance imaging using a simple classification: a multicenter prospective cohort study. Osteoporosis International. 2017; 28 (2): 473-482
• 5) Yabu A, Hoshino M, Tabuchi H, et al: Using artificial intelligence to diagnose fresh osteoporotic vertebral fractures on magnetic resonance images. The Spine Journal. 2021; 21 (10): 1652-1658

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能技術 ,  活用 ,  骨粗鬆症性椎体骨折 ,  画像診断補助システム