脊椎椎間関節変性症の重症度の等級付けにおけるマルチタスク深層学習モデルの適用

脊椎椎間関節変形性関節症は、40歳以上に発症率の高い疾患です。 それは、滑膜、関節軟骨、軟骨下骨、関節腔、および複数の要因の作用下での脊椎椎間関節の付属組織の一連の変性病理学的変化および臨床的特徴を特徴とする疾患です。 いくつかの生理学的または病理学的要因は、椎間関節の変形性関節症につながる可能性があります。 脊椎椎間関節変形性関節症の患者は、背中の痛みやジスキネジーなど、さまざまな程度の臨床症状を示すことが多く、患者の身体的および精神的健康に大きな影響を与えます。 脊椎椎間関節変形性関節症の重症度は、腰痛と腰の筋肉密度の変化に一定の影響を与えるだけでなく、患者の管理と治療計画にも影響を与えます。 現在、変形性腰椎椎間関節症の等級判定は医師によってある程度の主観があり、結果の一貫性と再現性に乏しい。 また、医師は画像を読み取ってグレーディングを判断する必要があり、非常に時間のかかる反復作業です。 近年、医用画像解析における深層学習技術の応用は、臨床医の間で広く関心を集めています。 ディープラーニングは、医用画像診断において大きな潜在的利益をもたらします。 放射線科医の監督下で半自動レポートを提供できるため、疾患度評価の正確性、一貫性、客観性、および迅速性が向上し、これに基づいて臨床上の意思決定がさらにサポートされます。 このプロジェクトは、脊椎の小さな関節の変性疾患のインテリジェントな診断と分類システムをマルチタスクと深層学習で開発し、その臨床的実現可能性を検証することを計画しています。これは、臨床医が診断の精度、一貫性、客観性、迅速性を向上させることを目的としています。対応する疾患の程度の評価、およびフォローアップの臨床的意思決定をさらにサポートします。