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https://hdl.handle.net/20.500.14094/0100482711
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2024-06-12
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0100482711 (fulltext)
pdf
3.62 MB
70
メタデータ
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メタデータID
0100482711
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
Detection of Elbow OCD in the Ultrasound Image by Artificial Intelligence Using YOLOv8
著者
Inui, Atsuyuki ; Mifune, Yutaka ; Nishimoto, Hanako ; Mukohara, Shintaro ; Fukuda, Sumire ; Kato, Tatsuo ; Furukawa, Takahiro ; Tanaka, Shuya ; Kusunose, Masaya ; Takigami, Shunsaku ; Ehara, Yutaka ; Kuroda, Ryosuke
著者ID
A2076
研究者ID
1000070457092
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=cf677d34bcd544b8520e17560c007669
著者名
Inui, Atsuyuki
乾, 淳幸
イヌイ, アツユキ
所属機関名
医学部附属病院
著者ID
A0826
研究者ID
1000080608464
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=a355369a8c047f2e520e17560c007669
著者名
Mifune, Yutaka
美舩, 泰
ミフネ, ユタカ
所属機関名
医学部附属病院
著者ID
A2834
研究者ID
1000030707154
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=6179d01ac8add41b520e17560c007669
著者名
Nishimoto, Hanako
西本, 華子
ニシモト, ハナコ
所属機関名
医学部附属病院
著者名
Mukohara, Shintaro
著者名
Fukuda, Sumire
著者名
Kato, Tatsuo
著者名
Furukawa, Takahiro
著者名
Tanaka, Shuya
著者名
Kusunose, Masaya
著者名
Takigami, Shunsaku
著者名
Ehara, Yutaka
著者ID
A0783
研究者ID
1000080379362
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=f51cbfc82378ae63520e17560c007669
著者名
Kuroda, Ryosuke
黒田, 良祐
クロダ, リョウスケ
所属機関名
医学部附属病院
収録物名
Applied Sciences
巻(号)
13(13)
ページ
7623
出版者
MDPI
刊行日
2023-07
公開日
2023-07-31
抄録
Background: Screening for elbow osteochondritis dissecans (OCD) using ultrasound (US) is essential for early detection and successful conservative treatment. The aim of the study is to determine the diagnostic accuracy of YOLOv8, a deep-learning-based artificial intelligence model, for US images of OCD or normal elbow-joint images. Methods: A total of 2430 images were used. Using the YOLOv8 model, image classification and object detection were performed to recognize OCD lesions or standard views of normal elbow joints. Results: In the binary classification of normal and OCD lesions, the values from the confusion matrix were the following: Accuracy = 0.998, Recall = 0.9975, Precision = 1.000, and F-measure = 0.9987. The mean average precision (mAP) comparing the bounding box detected by the trained model with the true-label bounding box was 0.994 in the YOLOv8n model and 0.995 in the YOLOv8m model. Conclusions: The YOLOv8 model was trained for image classification and object detection of standard views of elbow joints and OCD lesions. Both tasks were able to be achieved with high accuracy and may be useful for mass screening at medical check-ups for baseball elbow.
キーワード
OCD
ultrasound
YOLO
カテゴリ
医学部附属病院
学術雑誌論文
権利
© 2023 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
eISSN
2076-3417
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DOI
https://doi.org/10.3390/app13137623
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