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ＡＩを用いた脊椎脊髄疾患の画像診断の進歩1 物体検出と分類モデルの結果（表2）1）物体検出2）分　　類2 神経鞘腫と髄膜腫の性能比較（表4）表2　今回開発したT1WI，T2WI，T1WI＋T2WIのそれぞれ表3　今回開発したT1WI，T2WI，T1WI＋T2WIのそれぞれのシステムの精度齢62.8±12.7歳）で，頚椎，胸椎，腰椎にそれぞれ12，32，1個の髄膜腫が存在した。髄膜腫群では女性の割合が有意に高く，神経鞘腫群では腰椎の発生が有意に高く，過去の報告と一致した4）。両群の平均年齢に有意差はなかった。　T1WIでは，TP：182/233（78.1％），FP：37/233（15.9％），FN：14/233（6.0％），T2WIでは，TP：203/233（87.1％），FP：18/233（7.7％），FN：12/233（5.2％），T1WI＋T2WIでは，TP：214/233（91.8％），FP：19/233（8.2％），FN：0/233（0.0％）であった。　また，腫瘍のない正常なMRI 30例でテストを行ったところ，FPはT1WIで3/30（10.0％），T2WIで1/30（3.3％），T1WI＋T2WIで4/30（13.3％）であった。のシステムの位置検出と分類判定の結果　物体検出のTPのみを対象として評価した結果，T1WIでは，CC：139/182（76.4％），IC：43/182（23.6％），T2WIでは，CC：169/203（83.3％），IC：34/203（16.7％），T1WI＋T2WIでは，CC：180/214（84.1％），IC：34/214（15.9％）であった。　位置精度（TP/TP＋FP＋FN），適合率（TP/TP＋FP），再現率（TP/TP＋FN），分類精度（AC＝CC/TP）（表3）の条件で，T1WI：位置精度78.1％，適合率83.1％，再現率92.9％，分類精度76.4％，T2WI：位置精度87.1％，適合率91.9％，再現率94.4％，分類精度83.3％，T1WI＋T2WI：位置精度91.8％，適合率91.8％，再現率100.0％，分類精度84.1％であった。　位置精度では，T1WI：神経鞘腫77.0％，髄膜腫79.3％，T2WI：神経鞘腫87.7％，髄膜腫Vol.66No.52023IC23.616.715.976.483.384.1― 　661 　―Ⅴ今回のシステムT1WITP：turepositive（真陽性），FP：falsepositive（偽陽性），FN：falsenegative（偽陰性），CC：correctclassification（分類正解），IC：incorrectclassification（分類不正解）今回のシステムT1WI位置精度：TP／TP＋FP＋FN，適合率：TP／TP＋FP，再現率：TP／TP＋FN，分類精度：CC／（CC＋IC）T2WIT1WI＋T2WI91.88.20.0位置精度（％）適合率（％）再現率（％）分類精度（％）78.1T2WI87.1T1WI＋T2WI91.8位置検出（％）分類判定（％）TPFPFNCC78.115.96.076.487.17.75.283.384.183.192.991.994.491.8100.0