下肢整形外科におけるコンピュータビジョン：画像ベースの人工知能アプリケーションに関するスコーピングレビュー
Nimra Akram1, Sirtaaj Mattoo1, Bilal Qaddoura2
1Trauma and Orthopaedics, Royal Berkshire NHS Foundation Trust, Reading, GBR.
Cureus
|January 8, 2026
まとめ
コンピュータビジョンと人工知能（AI）は、下肢整形外科の画像診断タスクにおいて高い精度を示しています。しかし、外部検証および前向き研究の制限が、これらのAIツールの臨床的応用を妨げています。
科学分野:
- 整形外科;医用画像処理;コンピュータビジョン;人工知能
背景:
- コンピュータビジョンとAIは、整形外科画像診断においてますます利用されています。下肢整形外科は、特有の診断、生体力学、および手術計画の課題を提示します。このレビューは、下肢整形外科画像におけるAIの応用を体系的にマッピングします。
研究 の 目的:
- 下肢整形外科画像におけるコンピュータビジョンの応用を体系的にレビューし、マッピングすること。公開された研究における主要なタスク、画像モダリティ、およびアルゴリズムのトレンドを特定すること。この分野におけるAIの進歩と限界を評価すること。
主な方法:
- PRISMA-ScRガイドラインに従って、スコーピングレビューを実施しました。Ovid MEDLINEおよびEmbaseで1995年1月から2025年10月まで検索しました。股関節、膝、足首、または足の画像に対して、自動または半自動のコンピュータビジョンを使用した研究を含めました。
主要な成果:
- 20件の研究が選択基準を満たしました。膝（40％）と股関節（30％）が最も多く研究されました。X線（40％）とCT（45％）が主要なモダリティであり、ディープラーニング（85％）が普及していました。診断精度（>85％）とセグメンテーションのダイス係数（>0.85）は高いと報告されましたが、外部検証が行われたのは20％のみでした。
結論:
- 下肢整形外科におけるコンピュータビジョンの研究は、定量的測定と術中統合に向けて進歩しています。有望な技術的結果にもかかわらず、外部検証の制限と後向きデザインが臨床展開を制限しています。将来の研究では、再現性、大規模検証、および臨床診療への統合を優先すべきです。
