Visual field prediction with variational Bayesian model with Variational Autoencoder in glaucoma and retinitis pigmentosa
Project/Area Number |
20K09784
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 56060:Ophthalmology-related
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Research Institution | Seirei Christopher University |
Principal Investigator |
朝岡 亮 聖隷クリストファー大学, 看護学研究科, 臨床准教授 (00362202)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | 緑内障 / Variational autoencoder / 視野 / 光干渉断層計 / 変分オートエンコーダー |
Outline of Research at the Start |
深層学習法の一種法であるVariational Autoencoderにより、緑内障患者および網膜色素変性症患者の視野を再構成することで測定ノイズを省き(ノイズフィルター)、視野感度をより正しく評価すること。この方法により得られる視野感度を用いて視野進行をより正しく解析すること。この方法と、応募者らの構築した変分近似ベイズ線形回帰と組み合わせて、より正しい視野進行速度評価を行う事。
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Outline of Annual Research Achievements |
664眼の緑内障眼の繰り返し測定された中心10度視野から分散共分散行列を算出し、66400シリーズの安定した視野シリーズを作成した。このデータを用いて現在のGuided Progression Analysis定義による進行検出の特異度を調べた。その結果特異度は99.6%であることが分かった。Guided Progression Analysis定義の有意水準を調整して、特異度95%になる定義を新たに作成した。さらに、500眼の各眼10回の実測中心10度視野を用いて、Guided Progression Analysis定義による進行検出の感度を調べた。その結果、新提案の進行定義はGuided Progression Analysis定義よりも有意に進行眼検出の感度が良いことが分かった。得られた結果はBritish Journal Ophthalmology誌上で論文報告を行った。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
Guided Progression Analysis定義についての解析が進み、論文報告ができたため。
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Strategy for Future Research Activity |
データをさらに拡充し、また網膜色素変性症についても解析を行う。
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Report
(3 results)
Research Products
(8 results)
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[Journal Article] The usefulness of the Deep Learning method of variational autoencoder to reduce measurement noise in glaucomatous visual fields2020
Author(s)
Asaoka R, Murata H, Asano S, Matsuura M, Fujino Y, Miki A, Tanito M, Mizoue S, Mori K, Suzuki K, Yamashita T, Kashiwagi K, Shoji N.
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Journal Title
Sci Rep
Volume: 12
Issue: 1
Pages: 7893-7893
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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