放射線被ばく線量なしの思春期脊柱側弯症におけるコブ角推定：表面トポグラフィーと線形回帰モデルの使用

科学分野:

• 整形外科学
• 医用画像処理
• 生体医工学

背景:

• 思春期脊柱側弯症では頻繁な放射線学的モニタリングが必要であり、累積的な電離放射線被ばくおよび関連する長期的な健康リスクにつながります。
• コブ角推定のための既存の放射線被ばく線量なしの方法は、必要な臨床精度（最小有意変化5°）を欠いていることがよくあります。

主な方法:

• 脊柱側弯症の評価に3D表面トポグラフィー（ST）データを利用しました。
• STデータの次元削減に主成分分析（PCA）を適用しました。
• ニューラルネットワーク、XGBoost、スタッキング、および線形回帰モデル（LRM）を含む機械学習モデルを開発し、比較しました。LRMが優れたパフォーマンスを示しました。

結論:

• 単純で解釈可能な線形回帰モデル（LRM）と3D表面トポグラフィー（ST）データを組み合わせることで、非侵襲的な脊柱側弯症モニタリングのための実行可能でスケーラブルかつ正確なソリューションが得られます。
• この放射線被ばく線量なしの方法は、患者のX線からの電離放射線被ばくを大幅に削減する可能性があります。
• 方法の堅牢性と、思春期脊柱側弯症の放射線学的評価への依存を減らす上での臨床的有用性を確認するために、さらなる外部検証が推奨されます。