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J-GLOBAL ID：202202278378426565   整理番号：22A0776417

直接ラジオグラフィーにおける舟状骨骨折診断のための人工知能システムの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of an artificial intelligence system for diagnosing scaphoid fracture on direct radiography

著者 (6件)： Ozkaya Emre (Department of Emergency Medicine, Izmir Katip Celebi University, Ataturk Training and Research Hospital, Izmir, Turkey) ,  Topal Fatih Esad (Department of Emergency Medicine, Izmir Katip Celebi University, Ataturk Training and Research Hospital, Izmir, Turkey) ,  Bulut Tugrul (Department of Orthopaedics and Traumatology, Ataturk Training and Research Hospital, Izmir Katip Celebi University, Izmir, Turkey) ,  Gursoy Merve (Department of Radiology, Faculty of Medicine, Izmir Democracy University, Izmir, Turkey) ,  Ozuysal Mustafa (Department of Computer Engineering, Izmir Institute of Technology, Izmir, Turkey) ,  Karakaya Zeynep (Department of Emergency Medicine, Izmir Katip Celebi University, Ataturk Training and Research Hospital, Izmir, Turkey)
資料名： European Journal of Trauma and Emergency Surgery  (European Journal of Trauma and Emergency Surgery)
巻： 48  号： 1  ページ： 585-592  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4348A  ISSN： 1863-9933  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,前後手首X線写真上の sc骨骨折を検出するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)の使用による人工知能の診断性能を決定することである。また,深層学習アルゴリズムの性能を救急部門(ED)医師および2人の整形外科専門家(手手術で経験なしおよび経験)と比較した。【方法】AP手首X線写真を有する合計390人の患者を本研究に含めた。ラジオグラフ上の骨折の有無をCTにより確認した。AUC,感受性,特異性,F-ScoreおよびYouden指数によって測定されるCNN,ED医師および2つの整形外科専門家(経験なしおよび経験)の診断成績を, sc骨骨折を検出するために評価し,群間で比較した。結果:CNNは, sc骨骨折の同定において,76%の感度と92%の特異度,0.840のAUC,0.680のYouden指数と0.826のFスコア値を有した。経験した整形外科専門家はAUCに従って最良の診断性能を有した。CNNの性能は経験の少ない整形外科専門家と類似していたが,ED医師より良好であった。【結論】深層学習アルゴリズムは,X線像上の舟状骨折を診断するのに使用される可能性がある。人工知能は,特に経験した装具または手の外科医がない場合に, sc骨骨折診断に有用である。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： X線写真 ,  *骨 ,  *人工知能 ,  *ラジオグラフィー ,  *骨折 ,  *放射線画像 ,  X線画像 ,  外科術 ,  整形外科 ,  装着装具 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *舟状骨 ,  *舟状骨骨折 ,  特異度 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 舟状骨 ,  骨折 ,  深層学習 ,  人工知能 ,  ラジオグラフィー

分類 (1件)： 運動器系疾患の外科療法  (GG05030O)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラジオグラフィー ,  舟状骨骨折 ,  診断 ,  人工知能システム ,  評価