機械学習により整形外科画像分析がさらに進化

医療画像解析に機械学習 (ML) を実装することは新しいことではありません。放射線科医は、自動化ツールを積極的に活用して、医療画像処理のあらゆるステップを大幅に改善しています。これには、分析と解釈のための画像の取得と再構成が含まれます。

機械学習ベースの画像分析結果は、心臓病学、肺疾患、眼科などの複数の医療分野における診断や治療計画などの重要な課題に対処する上で非常に重要です。整形外科も例外ではなく、骨折の再建から関節の分割、がんの特定に至るまで、機械学習は整形外科医が価値に基づくケアへの移行を加速するのに役立ちます。

3Dテクノロジーが骨の配置を助けます

世界保健機関によれば、患者の最大25%が手術による合併症に苦しんでいる。さらに、手術中または手術後に100万人が死亡しました。この厄介な問題を軽減するために、医師は画像分析の精度、ひいては手術計画の精度を向上させるよう努めるべきです。機械学習が介入して彼らを支援することができます。

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形成外科では、手術中に外科医をガイドするために、患者の解剖学的構造の 3D モデルを作成することが不可欠です。ただし、まばらな点集合から表面を再構築するのは難しい場合があります。たとえば、患者が長骨または下肢を骨折した場合などです。

この場合、骨セグメントの初期位置合わせが必要です。さらに、コンピュータービジョン駆動型システムにより、外科医はハンズフリー操作の必要がなくなり、小さなセグメントの位置ずれの可能性を回避できます。作成された仮想モデルは、正確な骨の位置と方向を示すことで、手術や、必要に応じてインプラントの設計に重要なガイダンスを提供します。

骨がんの正確な検出

機械学習は腫瘍学における効果的な技術ツールであり、最も一般的な骨腫瘍である骨肉腫の特定にも使用できます。他の種類の癌ほど一般的ではありませんが、乳癌や前立腺癌の後に転移性骨悪性腫瘍が発生することがあります。これらの骨転移を早期に発見することは、予後を判定し、治療を個別化するのに大きく役立ちます。

がんの早期発見は、コンピュータービジョンによる骨のセグメンテーションと、2D 形式での周囲の解剖学的部位からの分離から始まります。連続した 2D 画像は、骨やその他の骨関連構造の 3D 表面に自動的につなぎ合わされます。これらすべてにより、機械学習が軟骨付近や骨内の異常な領域を見つけやすくなり、骨折のリスクが高い骨の領域を特定しやすくなります。

検出された転移病変は、事前に手動で分類された一連の正常病変と異常病変でトレーニングされたサポートベクターマシン (SVM) ベースのアルゴリズムによってさらに分類されました。医師はすぐに治療を施すことができ、がん患者の生存率を高め、生活の質を向上させることができます。

骨と関節の自動セグメンテーション

前のセクションから、セグメンテーションが医療画像解析において重要な役割を果たすことがわかります。臓器の測定、臓器や組織の分離、細胞のカウントなど、AI はこれらやその他の重要なタスクを自動化できます。機械学習によるセグメンテーションは、整形外科において、骨や関節の正確な検査、膝や股関節の置換計画、病変の検出、肩の手術準備、その他の医療処置に使用されます。

もちろん、公正な結果を得るために使用できる既製のソリューションはありますが、カスタマイズされた機械学習分析は、最も困難な課題に対処するのに役立ちます。その 1 つは、金属アーティファクトによる画像劣化です。シミュレーションベースの分析によって生成された合成データで事前にトレーニングされた機械学習機能を備えたシステムは、リアルタイムの整形外科画像処理の結果を改善できます。

機械学習の自動化では、アルゴリズムエラーが発生しやすい解剖学的位置に焦点を当てることで、著しく劣化した画像だけでなく、骨棘、軟骨損失、または骨癒合のある画像も効果的に分析できます。ピクセルレベルでの骨のセグメンテーションの精度を確保するために、洗練された従来のアルゴリズムを使用して後処理を実行できます。