人工股関節3次元手術計画自動立案における学習データ構築自動化のための実験的検討

摘要

In this paper, we describe methods for automated bone segmentation and THA planning. The automated planning is formulated as maximum a posterior (MAP) estimation with statistical atlases of implants, bone models, joint functionalities which axe modeled with training datasets prepared by an experienced surgeon. In the experiment, we performed the evaluation of the proposed method and obtained a result that there was no significance between the proposed method and surgeon's plans. We considered this showed a potential usefulness of our method with automated segmentation.%本稿では,既存のセグメンテーション自動化手法により生成された骨形状データを用いて手術計画立案を 行い，計画立案性能を評価する.自動計画立案は，熟練外科医が立案した多数の計画から構築される人工関節部品·関節機能の統計アトラスを用い，事後確率最大化に基づいて行われる.17症例で実験を行った結果.自動セグメンテーシヨンデータを用いた場合でも熟練外科医計画に対して有意差は無く，外科医計画と比べても遜色のない結果が得られた.