膝関節症画像および人工膝関節全置換術における人工知能：進歩、課題、およびセグメンテーション方法 - レビュー

科学分野:

• 整形外科学
• 医用画像
• 人工知能

背景:

• 膝関節症（KOA）は障害の主要な原因である。
• 人工膝関節全置換術（TKA）は、高度なKOAの標準治療であり、正確な画像検査と計画が必要である。
• 現在の画像検査方法（X線、CT、MRI、超音波）には、アーチファクトや不十分な軟部組織コントラストなどの限界がある。

研究 の 目的:

• TKAのための膝関節画像検査の自動セグメンテーションおよび解析方法をレビューする。
• TKA計画および評価のための古典的アプローチとAI駆動アプローチを比較する。

主な方法:

• 古典的なセグメンテーション技術（領域ベース、境界ベース、アトラスベース、モデルベース）の調査。
• 深層学習モデルに焦点を当てたAI駆動アプローチのレビュー。
• これらの方法の能力、限界、および臨床的関連性の議論。

主要な成果:

• 古典的な方法は基本的なツールを提供するが、一般化が不足している。
• AI、特に深層学習は、セグメンテーションの精度と転帰予測を向上させる。
• AIは従来の限界に対処するが、大規模なデータセットと標準化されたプロトコルが必要である。

結論:

• TKAワークフローへのAI統合は、より正確で信頼性が高く、患者固有の人工膝関節置換術を約束する。
• AIベースのセグメンテーションは、TKA計画において古典的な方法よりも大きな利点を提供する。
• AI実装における課題に対処することが、臨床導入の鍵となる。