@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00223710,
 author = {田中, 希和 and 吉野, 孝 and 寺口, 真年},
 issue = {14},
 month = {Jan},
 note = {近年，高齢化に伴い，AI を用いた医療支援に関する研究が進められている．本研究では，骨粗鬆症に起因して発生する疾患である骨粗鬆症性椎体骨折に着目した．骨粗鬆症患者の場合，骨密度が低下しているため，わずかな圧力が加わっただけでも椎体を圧迫骨折（骨粗鬆症性椎体骨折）してしまう恐れがある．椎体骨折は患者に持続的な疼痛をもたらす．生活の質を低下させ，身体の機能低下を引き起こし，死亡率にも影響を与える重大な疾患である．椎体骨折の中でも受傷後早期の段階の骨折を，新鮮骨粗鬆症性椎体骨折と呼ぶ．本研究では，プライマリケアの検査で利用される単純 X 線画像を対象として，画像分類モデルの構築を行い，受傷後早期の新鮮骨粗鬆症性椎体骨折を検知し，疾患の早期発見を目的とする．本稿では単純 X 線画像に離散ウェーブレット変換の処理を行い，画像分類モデルを構築した．実験結果から，離散ウェーブレット変換処理を使用した画像分類モデルは，離散ウェーブレット変換処理を使用しなかった場合と比較して，評価関数である Accuracy，Specificity，Precision，F-score の値が上昇した．このことから，ウェーブレット変換を使用することは，新鮮 OVF の検出を行う画像分類モデルの精度向上に影響を与えると考えられる．},
 title = {臥位・立位での単純X線画像を用いた新鮮骨粗鬆症性椎体骨折の検出手法の検討},
 year = {2023}
}