人工知能技術による野球肘検診支援システムの確立

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少年期の投球障害の1つである野球肘の中でも、上腕骨外側に発生する軟骨障害である離断性骨軟骨炎（OCD）の早期発見を目指したシステムの開発に取り組んだ。OCDの検出は超音波画像診断装置（エコー）にて可能であることより、人工知能（AI）の技術を応用してエコー画像におけるOCD病変の発見を目指した。画像に対するAI技術である、「画像分類」および「物体検出」のタスクを野球肘検診におけるエコー画像のOCDの検出に応用し、画像分類タスク用にはすべての撮像肢位データを1つにまとめて「OCDあり」「OCDなし」に2値分類を行った。物体検出タスクとしては正常関節面を含むstandard viewおよびOCD病変をアノテーションしYOLOv8にて学習を行った。分類タスクでは作成したモデルは軟骨下骨の途絶といった特徴をとらえており、分類タスク・物体検出タスクともに高い精度でOCD病変が検知可能であった。また、動作が高速であるYOLOv8nモデルを使用することにより、通常のPCであってもリアルタイムに病変の検出が可能であり、野球肘検診への応用が可能であると考えられた。