機械学習によるステムサイズ予測モデルの精度検証

【目的】骨形態からステムサイズを予測する機械学習モデルを作成し，その精度を検証すること．【方法】当院でTHAを施行された患者のうち，後述する挿入シミュレーションで近位固定が得られた285例314関節を対象とした．ZedHipを用いて，小転子と大腿骨骨軸を基準とした計10点の測定を行い特徴量とし，目的変数をAccolade2の挿入シミュレーションで良好な固定が得られたサイズとした．骨形態からステムサイズを予測する複数の機械学習モデルを作成し，その精度検証を行った．【結果】Light GBM（AUC：0.96，Accuracy：0.79，1サイズ差を許容したAccuracy：0.97），ANN（A...

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Published in整形外科と災害外科 Vol. 73; no. 3; pp. 452 - 454
Main Authors 岡﨑, 朋也, 金岡, 丈裕, 川上, 武紘, 山﨑, 和大, 今釜, 崇, 坂井, 孝司, 松木, 佑太
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 西日本整形・災害外科学会 25.09.2024
Subjects
ステム
人工知能
人工股関節全置換術
大腿骨
機械学習
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ISSN0037-1033
1349-4333
DOI10.5035/nishiseisai.73.452

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Summary:【目的】骨形態からステムサイズを予測する機械学習モデルを作成し，その精度を検証すること．【方法】当院でTHAを施行された患者のうち，後述する挿入シミュレーションで近位固定が得られた285例314関節を対象とした．ZedHipを用いて，小転子と大腿骨骨軸を基準とした計10点の測定を行い特徴量とし，目的変数をAccolade2の挿入シミュレーションで良好な固定が得られたサイズとした．骨形態からステムサイズを予測する複数の機械学習モデルを作成し，その精度検証を行った．【結果】Light GBM（AUC：0.96，Accuracy：0.79，1サイズ差を許容したAccuracy：0.97），ANN（AUC：0.95，Accuracy：0.79，1サイズ差を許容したAccuracy：0.96）で良好な精度が得られた．【まとめ】骨形態を特徴量としてステムサイズの予測を行う機械学習モデルを作成した．1サイズ差を許容した場合の精度は最も良好なモデルで0.97であった．
ISSN:0037-1033
1349-4333
DOI:10.5035/nishiseisai.73.452