情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

急激な高齢化により、骨粗鬆症による骨折や擦り減りによる変形性関節症等の発生件数が増加している。治療には、主に骨切り術や人工関節置換術が行われる。しかしながら、手術の難易度が高いため、入念に術前計画を立案する必要がある。
術前計画策定ではCT、MRI画像から骨・軟骨・筋肉の抽出や骨切り線・面の設定が必要であり、現状では対話作業が中心で、その自動化は困難であった。
これらの自動化を行うためには、3次元画像の自動画像認識や骨切り術全般の知識の蓄積が必要不可欠である。
そこで本研究ではFully Convolutional Networkを用いてCTデータからの骨の抽出および術前計画の自動化を行う。本研究では位置情報を保持することが可能なFully Convolutional Networkを用いて骨切り線の推測を試みた。