@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231781,
 author = {森川, 大翔 and 吉野, 孝 and 寺口, 真年},
 issue = {12},
 month = {Jan},
 note = {骨粗鬆症性椎体骨折 (OVF) は圧潰が進むと難治性の腰痛となり，日常的な動作に慢性的な痛みが伴うことにより，患者の生活の質を低下させ，身体の機能低下につながり，死亡率にも影響を与える重大な疾患である．そのため，疾患を早期に発見し治療を行う必要がある．診断には CT や MRI といった医療機器が有効であるが，高額であるため初診で対応するような診療所では設置されていることは少なく，初期の検査時には安価で簡便な単純 X 線画像を利用することが多い．しかし，単純 X 線画像での診断精度は CT や MRI と比較して低いため，診断時の椎体骨折の見逃しは依然として発生している．そこで，本研究では診療現場での X 線画像読影の支援を目的として，セマンティックセグメンテーションを用いた OVF の検出手法を検討する．複数の CNN モデルを実装し，検出精度の評価及び改善点の検討を行う．結果として，椎骨の検出タスクに関してはある程度可能であるが，分類に関しては更なる精度の向上が必要であることがわかった．},
 title = {セマンティックセグメンテーションを用いた骨粗鬆症性椎体骨折の検出手法の検討},
 year = {2024}
}