高齢女性の下腿のデジタル画像による低骨格筋肉量判定の可能性 Convolutional Neural Network とエッジ検出を用いた分類による予備的研究

• Published in: 理学療法学 Vol. 48; no. 3; pp. 279 - 286
• Main Authors: 中口, 拓真, 近藤, 義剛, 桑田, 一記, 田津原, 佑介, 福本, 祐真, 石本, 泰星
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 日本理学療法士学会 2021; 日本理学療法士協会
• Subjects: 機械学習; 畳み込みニューラルネットワーク; 骨格筋量; 高齢者
• ISSN: 0289-3770; 2189-602X
• DOI: 10.15063/rigaku.11970

【目的】下腿のデジタル画像とエッジ検出により低Skeletal Muscle Index（以下，SMI）である高齢女性を判定できるか予備的に検証すること。【方法】入院中の高齢女性を対象とした。デジタルカメラで撮影した対象者の下腿のデジタル画像を用いて，キャニー法でエッジ検出を行った。低SMI の基準はアジア作業グループが提唱する基準値5.7 kg/m2 を用いて群分けを行い，下腿のデジタル画像とエッジ検出した画像のそれぞれで，Convolutional Neural Network による解析を実施した。【結果】対象者は32 名であった。下腿のデジタル画像およびエッジ検出した画像における低SMI を判定するC 統計量はそれぞれ0.83（95%CI：0.83–1.00）と0.92（95%CI：0.92–1.00）であった。【結論】下腿のデジタル画像を用いることで低SMI 者を判定できる可能性がある。