文献

J-GLOBAL ID：202202285233125146   整理番号：22A0624353

磁気共鳴イメージングに適用した人工知能による変形性関節症の研究【JST・京大機械翻訳】

Studying osteoarthritis with artificial intelligence applied to magnetic resonance imaging

著者 (6件)： Caliva Francesco (Department of Radiology and Biomedical Imaging and Center for Intelligent Imaging, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Namiri Nikan K. (Department of Radiology and Biomedical Imaging and Center for Intelligent Imaging, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Dubreuil Maureen (Section of Rheumatology, Department of Medicine, Boston University School of Medicine, Boston, MA, USA) ,  Pedoia Valentina (Department of Radiology and Biomedical Imaging and Center for Intelligent Imaging, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Ozhinsky Eugene (Department of Radiology and Biomedical Imaging and Center for Intelligent Imaging, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA) ,  Majumdar Sharmila (Department of Radiology and Biomedical Imaging and Center for Intelligent Imaging, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA)
資料名： Nature Reviews Rheumatology  (Nature Reviews Rheumatology)
巻： 18  号： 2  ページ： 112-121  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4791A  ISSN： 1759-4790  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： MRIの3D性質と軟組織コントラストは,疾患の病因と進行の解明を促進することにより,変形性関節症研究の貴重なツールになる。MRIの最近増加している雇用は,特に人工知能(AI)に関連した研究へのかなりの投資による主要な進歩によって,確かに刺激された。これらのAI関連進歩は,画像取得から後処理までの活動増強による臨床研究におけるMRIの使用を革命する。自動化は,MRIの長い取得時間を減らし,大規模な縦断的研究を実施し,種々の解剖学的関節における軟および硬組織の両方の形態学的および他の重要な臨床的特徴を定量的に定義する鍵である。深部学習法は,変形性関節症の理解を改善するために筋骨格分野における複数の応用に対して最近使用されている。労働集約的ヒト努力と比較して,AIベースの方法は,画像診断と予後を含む後処理段階と同様に,イメージングのすべての段階で利点と可能性を有する。しかし,AIベースの方法も,AIモデルの議論可能な限られた解釈性を含む制限がある。AIコミュニティはモデル予測に関連する不確実性を明らかにし,それらの解釈可能性を改善するのに高度に投資されていることを考えると,著者らは,患者ケアの最適化において臨床医を支援するためのAIアルゴリズムの使用における将来の臨床的翻訳と進行性増加を想像する。このレビューにおいて,著者らは,変形性関節症を研究するために,取得,処理および後処理段階を含む,MRIの多重段階を改善するために,人工知能,特に機械学習および深層学習の応用を紹介した。キーポイント:MRI取得と再構成を加速するための深層学習の応用は,刺激的な結果を示す。それにもかかわらず,再構成画像の品質を評価するための最も適切な計量に関して基本的疑問が残っている。人工知能(AI)モデルからの画像セグメンテーション誤差は,読者内変動範囲内にある。それにもかかわらず,臨床診療における展開は,まだ,セグメンテーション出力の目視検査を含む品質保証のいくつかの形態を必要とする。変形性関節症病変検出におけるAIの役割は最終診断を提供しないが,むしろ意思決定のための付加的入力として役立つ。AIは,患者特異的な基礎での疾患経過を予測するため,変形性関節症の短期および長期進行を示す,新しい画像特徴を探索するため,課題となっている。将来の研究は,患者ケアを支援するためのAIにおける臨床医の信頼を改善する目的で,深い学習モデルの不確実性の可読性と推定に専念するであろう。Copyright Springer Nature Limited 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  コントラスト ,  最適化 ,  自動化 ,  学習 ,  セグメンテーション ,  ヒト ,  *画像処理 ,  *人工知能 ,  *変形性関節症 ,  予後 ,  三次元 ,  *NMRイメージング ,  病因
準シソーラス用語： 臨床医 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 運動器系疾患の外科療法  (GG05030O) ,  骨格系  (EJ10030R) ,  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 (4件)： 磁気共鳴イメージング ,  人工知能 ,  変形性関節症 ,  研究