MEDICINE & AI

タイトル：A novel approach in diagnosing knee osteoarthritis for content based image retrieval in big data analytics and medical images 雑誌名：Sci Rep. 2025 Aug 14; 15(1): 29827. 概　要： 本研究は、膝関節の変形性関節症を検出するために開発されたハイブリッドなコンテンツベースの画像検索（CBIR）システムを用いた新しいアプローチを提案しています。膝関節の変形性関節症は、特に高齢者に多く見られる疾患であり、関節の軟骨の摩耗が特徴です。CBIR技術を用いることで、大規模データセットからの特定のデータコンポーネントの検索が容易になります。提案された方法では、DarkNet53、方向勾配ヒストグラム（HOG）、局所バイナリパターン（LBP）を用いて特徴抽出を行い、異なる画像の側面を組み合わせて効果を高めています。また、近傍成分分析（NCA）法を利用したハイブリッドモデルを開発し、モデルの速度と効果を向上させました。 方　法： この研究では、膝関節の変形性関節症を検出するために、ハイブリッドCBIRシステムを用いたコホート研究を実施しました。特徴抽出にはDarkNet53、HOG、LBPを使用し、7つの異なる距離測定指標を用いてCBIRモデルを構築しました。提案されたモデルは、既存の深層学習モデルの限界を克服することを目指しています。 結　果： 提案されたCBIRシステムは、膝関節の変形性関節症の検出において、異なる疾患群を区別するための成功率を向上させることが期待されます。特に、クラスの多様性が深層学習アーキテクチャの性能に与える影響についての課題が強調されています。 結　論： 本研究は、膝関節の変形性関節症の診断における新しいCBIRアプローチを提案し、既存の深層学習モデルの限界を克服する可能性を示しています。このシステムは、特に類似した疾患群を区別する際の効果的なツールとなることが期待されます。