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 |
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| Main Authors | , , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
西日本整形・災害外科学会
25.09.2024
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 0037-1033 1349-4333 |
| DOI | 10.5035/nishiseisai.73.452 |
Cover
| Abstract | 【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． |
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| AbstractList | 【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. 【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． |
| Author | 山﨑, 和大 岡﨑, 朋也 金岡, 丈裕 松木, 佑太 今釜, 崇 坂井, 孝司 川上, 武紘 |
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| CorporateAuthor | 山口県立総合医療センター整形外科 山口大学大学院医学系研究科整形外科 |
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| Publisher | 西日本整形・災害外科学会 |
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| References | 4) Huo, J., et al.: Value of 3D preoperative planning for primary total hip arthroplasty based on artificial intelligence technology. J. Orthop. Surg. Res., 24; 16(1): 156, 2021. 2) de Hond, A. A. H., et al.: Interpreting area under the receiver operating characteristic curve. Lancet Digit Health, 4(12): e853-e855, 2022. 3) Gurung, B., et al.: Artificial intelligence for image analysis in total hip and total knee arthroplasty: a scoping review. Bone Joint J., 104(8): 929-937, 2022. 8) Wang, Q., et al.: A novel ensemble method for imbalanced data learning: bagging of extrapolation-SMOTE SVM. Comput. Intell. Neurosci., 2017: 1827016, 2017. doi: 10.1155/2017/1827016. 1) Bishi, H., et al.: Comparison of the accuracy of 2D and 3D templating methods for planning primary total hip replacement: a systematic review and meta-analysis. EFORT Open Rev., 11; 7(1): 70-83, 2022. 5) Maeta, K., et al.: Prediction of glucose metabolism disorder risk using a machine learning algorithm: pilot study. JMIR Diabetes., 3(4): e10212, 2018. 7) 中田活也，他：セメントレスTHAクロスファイア テーパーウェッジ型ステム周囲の骨反応は初期固定様式で異なるのか？ 日人工関節会誌，42: 81-82, 2012. 6) 中村祐敬，他：AI（人工知能）を用いて計測した30,000関節のCE角．Hip joint, 49: 407-411, 2023. |
| References_xml | – reference: 8) Wang, Q., et al.: A novel ensemble method for imbalanced data learning: bagging of extrapolation-SMOTE SVM. Comput. Intell. Neurosci., 2017: 1827016, 2017. doi: 10.1155/2017/1827016. – reference: 3) Gurung, B., et al.: Artificial intelligence for image analysis in total hip and total knee arthroplasty: a scoping review. Bone Joint J., 104(8): 929-937, 2022. – reference: 6) 中村祐敬，他：AI（人工知能）を用いて計測した30,000関節のCE角．Hip joint, 49: 407-411, 2023. – reference: 7) 中田活也，他：セメントレスTHAクロスファイア テーパーウェッジ型ステム周囲の骨反応は初期固定様式で異なるのか？ 日人工関節会誌，42: 81-82, 2012. – reference: 2) de Hond, A. A. H., et al.: Interpreting area under the receiver operating characteristic curve. Lancet Digit Health, 4(12): e853-e855, 2022. – reference: 1) Bishi, H., et al.: Comparison of the accuracy of 2D and 3D templating methods for planning primary total hip replacement: a systematic review and meta-analysis. EFORT Open Rev., 11; 7(1): 70-83, 2022. – reference: 4) Huo, J., et al.: Value of 3D preoperative planning for primary total hip arthroplasty based on artificial intelligence technology. J. Orthop. Surg. Res., 24; 16(1): 156, 2021. – reference: 5) Maeta, K., et al.: Prediction of glucose metabolism disorder risk using a machine learning algorithm: pilot study. JMIR Diabetes., 3(4): e10212, 2018. |
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| SourceID | medicalonline jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 452 |
| SubjectTerms | ステム 人工知能 人工股関節全置換術 大腿骨 機械学習 |
| Title | 機械学習によるステムサイズ予測モデルの精度検証 |
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| ispartofPNX | 整形外科と災害外科, 2024/09/25, Vol.73(3), pp.452-454 |
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