2020 年 11 月 10 日（火）、スイスのアカデミックジャーナル紙 MDPI Biomolecules から、『Deep Learning for Osteoporosis Classification Using Hip Radiographs and Patient Clinical Covariates』が掲載されました。Search Space 株式会社からは、後藤 良輔、北村 旭が共同著者として本研究を支援させていただきました。

香川県立中央病院 山本乃利男医師、助川信太郎医師の主導のもと「股関節 X 線画像と患者の臨床共変量を使用した骨粗鬆症分類のための深層学習」の研究を行いました。深層学習アルゴリズムに、股関節 X 線画像のみではなく、患者因子データを追加して学ばせることで診断パフォーマンスを向上させることを示しました。後藤、北村は本研究においてアルゴリズムの設計、実装を担当いたしました。

【MDPI Biomolecules について】

スイスのバーゼルを拠点とする MDPI は、あらゆる分野のあらゆる形態のオープンな科学交流を促進するという理念のもと活動する 279 の多様な査読付ジャーナルを持つ出版社です。MDPI Biomolecules は、生体物質（タンパク質、核酸、多糖類、膜、脂質、代謝物などを含む）に関する査読付きオープンアクセスジャーナルでインパクトファクターは 4.082 です。

【論文情報について】

• 著者名： Norio Yamamoto, Shintaro Sukegawa, Akira Kitamura, Ryosuke Goto, Tomoyuki Noda, Keisuke Nakano , Kiyofumi Takabatake, Hotaka Kawai, Hitoshi Nagatsuka, Keisuke Kawasaki, Yoshihiko Furuki and Toshifumi Ozaki

• タイトル： Deep Learning for Osteoporosis Classification Using Hip Radiographs and Patient Clinical Covariates

• 雑誌名：MDPI Biomolecules

• DOI：10.3390/biom10111534