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J-GLOBAL ID：202002250947288795   整理番号：20A2087649

X線画像からの矢状脊椎骨盤バランスの完全自動測定のための深層学習ツール:性能評価【JST・京大機械翻訳】

A deep learning tool for fully automated measurements of sagittal spinopelvic balance from X-ray images: performance evaluation

著者 (3件)： Korez Robert (Laboratory of Imaging Technologies, Faculty of Electrical Engineering, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia) ,  Putzier Michael (Charite University Hospital, Berlin, Germany) ,  Vrtovec Tomaz (Laboratory of Imaging Technologies, Faculty of Electrical Engineering, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia)
資料名： European Spine Journal  (European Spine Journal)
巻： 29  号： 9  ページ： 2295-2305  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4352A  ISSN： 0940-6719  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:本研究の目的は,手動測定との比較において,脊椎のX線画像から矢状スピン骨盤バランスの完全自動化測定のための新しい深層学習(DL)ツールの性能を評価することである。【方法】55人の被験者からの97の従来の直立矢状X線画像を,本研究に遡及的に含めた。SurgiMap Spinソフトウェアおよび完全自動化DLツールを用い,特異的な解剖学的ランドマークを同定することにより,矢状脊柱骨盤バランスのパラメータ,すなわち仙骨傾斜(SS),骨盤傾斜(PT),脊椎傾斜(ST),骨盤発生(PI)および脊髄仙骨角(SSA)の測定を手動で得た。統計解析を平均絶対差(MAD),標準偏差(SD)およびピアソン相関に関して行い,一方,対t検定を用いて手動および自動測定間の統計的に有意な差を探索した。結果:参照マニュアル測定値とDLツールにより自動的に得られたものとの差は,SS,PT,ST,PIおよびSSAに対して,それぞれ,MAD(SD)に関して5.0°(3.4°),2.7°(2.5°),1.2°(1.2°),5.5°(4.2°),および5.0°(3.5°)であり,統計的に有意な対応するピアソン相関0.73,0.90,0.95,0.81および0.71であった。”結果],MAD(SD)に関しては,それぞれ,5.0°(3.4°),2.7°(2.5°),1.2°(1.2°),5.5°(4.2°)および5.0°(3.5°)であった。2種類の測定の間に統計的に有意な差は見られなかった(p値は常に0.05以上)。結論:測定間の差は手動測定の観測者変動の範囲であり,DLツールが精度の点で臨床的等価測定を提供できるが,費用対効果,信頼性および再現性の点で優れた測定を提供できることを示した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  標準偏差 ,  *骨盤 ,  脊髄 ,  再現性 ,  *脊柱 ,  ソフトウェア ,  自動計測 ,  *X線画像 ,  深層 ,  仙骨
準シソーラス用語： 被験者 ,  t検定 ,  観測者 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 矢状脊椎骨盤バランス ,  骨盤発生率 ,  X線画像 ,  コンピュータ支援ツール ,  深層学習

分類 (2件)： 運動器系の疾患  (GG03000T) ,  運動器系の診断  (GG02000M)

タイトルに関連する用語 (7件)： X線画像 ,  脊椎骨 ,  バランス ,  自動測定 ,  深層学習 ,  ツール ,  性能評価