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2017 年度 研究成果報告書

整形外科共通手術情報フォーマット及び医療ビッグデータ学習循環型支援フレームワーク

研究課題

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研究課題/領域番号 15K21035
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 生命・健康・医療情報学
生体医工学・生体材料学
研究機関山梨大学

研究代表者

鍵山 善之  山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (30506506)

研究協力者 高尾 正樹  
佐藤 嘉伸  
大竹 義人  
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワード計算機支援外科 / 手術計画 / ビッグデータ / 統計アトラス / 深層学習 / 術前支援 / 術後評価 / 畳み込みニューラルネットワーク
研究成果の概要

本研究の目的は,整形外科人工関節全置換術を対象とした術前術後を含む手術情報管理及び医療ビッグデータ活用による学習循環型手術支援システムの開発である.本研究では,多数の患者情報やインプラント情報を包含的に管理できる共通データフォーマットの策定を行い,医療ビックデータを統計解析することで,学習循環型手術支援システムの開発を行った. 評価実験を100例に対して実施した結果,外科医計画に対し1評価値で有意に改善した他,残りの評価値全てで同等となった.また,術後自動評価システムの評価実験では,19例を適用し,術後インプラント位置推定において正解データとほぼ一致させることができたから,有用性を確認できた.

自由記述の分野

医工学,医用画像解析

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公開日: 2019-03-29  

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