下顎骨再建に重要な特徴量群抽出に基づく手術計画モデルの生成

Abstract

医師は医学知識と経験を駆使して医療行為を遂行しており, その判断基準が明確になれば手術手技の体系化に繋がると考えられる. これまでに下顎骨再建計画を対象として, 多クラス分類に対応したLasso解列挙を提案したが, 特徴量組の探索に要する計算量が大きい点が課題であった. 本研究では, 頻出特徴量を優先的に選出する多クラス分類問題に対応したLasso解列挙アルゴリズムを提案し, 可読性の高い低次元特徴量群に基づく手術計画モデルの生成を試みた. 232の手術計画例を対象とした実験により, 従来の約76%の計算時間で医師の手術計画を90%以上の正解率で再現する5次元の特徴量組を抽出したので報告する.

Because implicit medical knowledge and experience are used to perform medical treatment, such decisions must be clarified when systematizing surgical procedures. We proposed the enumaration of Lasso solutions corresponding to multiple classes in mandibular reconstruction, but the calculation amount required to search feature sets was large. In this study, we propose the enumeration of Lasso solutions algorithm for multi-class classification that preferentioally selects frequently features. Experiments showed that the 5-dimensional feature set which can correctly estimate more than 90% of surgeons' plans with 76% calculation time compared to the previous methods.