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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. ネットワーク

機械学習を用いた全脊柱CTにおけるDISHの早期発見への試み

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236418
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236418
dca6c6a5-a423-49b7-8044-d72b00a42f66
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-6Y-05.pdf IPSJ-Z86-6Y-05.pdf (2.0 MB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 機械学習を用いた全脊柱CTにおけるDISHの早期発見への試み
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
和歌山大
著者所属
和歌山大
著者所属
和歌山大
著者所属
和歌山県医大
著者名 加藤, 愛穂

× 加藤, 愛穂

加藤, 愛穂

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森川, 大翔

× 森川, 大翔

森川, 大翔

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吉野, 孝

× 吉野, 孝

吉野, 孝

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寺口, 真年

× 寺口, 真年

寺口, 真年

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 びまん性突発性骨増殖症(DISH)とは,脊柱前縦靭帯が骨化し脊柱の可撓性を消失させる疾患である. 頸椎までDISHが進展すると軽微な外傷で重度の脊髄神経障害を引き起こす可能性がある.しかしDISHは自覚症状がないため,患者が自ら受診することは難しい.一方で,救急外来受診者は全身精査のために全脊柱CTを施行する. 本研究では,救急外来受診者の全脊柱CTからセグメント化と機械学習を用いてDISHを自動検出する.自動検出を実現することで,専門家でなくとも簡便にDISHの診断が可能になるため早期にDISHを患者自身に知らせることで転倒リスクを軽減し,脊髄神経障害を防止することが可能である.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 203-204, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:16:04.719935
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