機械学習を用いた臨床ビッグデータに基づく人工関節置換膝動態予測

• 小橋 昌司

  兵庫県立大学　工学研究科　電子情報工学専攻 大阪大学 免疫学フロンティア研究センター

• 諸岡 孝俊

  兵庫医科大学　整形外科

• 奥野 真起子

  兵庫医科大学　整形外科

• 森本 雅和

  兵庫県立大学　工学研究科　電子情報工学専攻

• 吉矢 晋一

  兵庫医科大学　整形外科

• 相河 聡

  兵庫医科大学　整形外科

書誌事項

タイトル別名

• Postoperative implanted knee kinematics prediction using a machine learning approach to clinical big data

抄録

Total knee Arthroscopy (TKA) is an operation which replaces the damaged knee with an artificial knee implant. There are some kinds of TKA procedures, and various kinds of prosthesis. Thus, it becomes a tough work for surgeons to select an appropriate procedure and prosthesis for individual patients. This study proposes a prediction method of post-operative implanted knee kinematics. It predicts the post-operative kinematics from only pre-operative kinematics using a machine learning method with clinical big data. In 46 TKA subjects, the method predicts the post-operative anterior-posterior translation with a correlation coefficient of 0.77 and a root-mean-squared error of 0.7mm.

収録刊行物

• 生体医工学

  生体医工学 54Annual (26PM-Abstract), S123-S123, 2016

  公益社団法人 日本生体医工学会

詳細情報

• CRID: 1390282680244142848
• NII論文ID: 130005285236
• DOI: 10.11239/jsmbe.54annual.s123
• ISSN: 18814379
• ISSN: 1347443X
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可