機械学習を尿結晶形態の解釈に適用します。

腎臓結石は主に尿中のイオンの過飽和によって形成され、結晶が形成されます。 腎臓結石のリスクの評価は、患者の病歴、生化学的尿検査、およびさまざまな臨床検査に基づいて行われます。 これらを CT スキャン、超音波、X 線などの画像検査と組み合わせると、腎臓結石の種類の診断に役立ちますが、より小さな結石の画像検査結果は精度が低くなる可能性があります。 結石の形成は再発率が高く、尿の結晶と結石の組成の間には強い相関関係があります。 したがって、尿結晶の分析は、腎結石症の診断、治療方針の評価、結石の再発予防に意義があります。

尿の結晶を顕微鏡で分析すると、より小さな結晶を観察することができます。 ただし、手動の尿顕微鏡検査は時間がかかり、時間がかかります。 これに対処するために、私たちは尿結晶の解釈を支援し、より迅速な分析を提供する人工知能ソフトウェアを開発することを目指しています。 過去の研究（長庚記念病院内部プロジェクト研究番号107123-E）で保存された尿結晶画像を遡及的に解析し、結晶の種類を特定します。 後続の画像の前処理とカテゴリのラベル付けは、マシン ソフトウェアのトレーニングと推論のために行われます。 結果は手動解釈と比較され、ソフトウェアの精度が確立されます。