Deep Learningを用いた脊柱配列推定による側弯症スクリーニング

研究者

電子工学科 青木 義満 教授

連携先

医学部 整形外科学教室

 渡邉 航太 専任講師

研究の内容

本研究では、X線被曝のない被験者の背面モアレ画像を入力とし、全自動で側彎症スクリーニングに必要なCobb角、およびVR角を算出する手法を提案している。モアレ画像とレントゲン画像を用い、レントゲン画像から専門医が脊柱の特徴点座標を抽出したものを教師データとしてCNNの学習を行うことで、モアレ画像のみから高精度に脊柱配列座標を推定する手法、および脊柱配列情報から自動的にCobb角、VR角を算出する方法を提案している。独自に構築したデータセットを対象に、提案手法の有効性を示した。現在、背面の3Dスキャンデータからの3次元脊柱配列推定手法について検討している。

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