| Project/Area Number |
21K16903
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 56060:Ophthalmology-related
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| Research Institution | Jichi Medical University |
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Principal Investigator |
伊野田 悟 自治医科大学, 医学部, 講師 (60741098)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 緑内障 / 深層学習 / 眼底画像 / 視野予測 / 眼底カラー画像 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
新しい人工知能での深層学習では、機械的に有用な特徴量を抽出でき、画像の識別がヒ ト以上の精度で出来るようになった。
本邦で失明の第一原因となる緑内障では、視神経乳頭を含む眼底所見から疾患を疑い、複雑な視野検査によって診断・治療を行う。慢性進行性の病気であるため、早期発見・早期治 療が重要である。本申請課題では、先行研究を基に緑内障の特徴的な眼底所見を活かし、眼底写真撮影時の視野検査結果を予測する。本研究の成果は、健康診断での応用、眼底所見と 視野の新たなる特徴量の発見、臨床での簡易視野検査の実現につながることが期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
カラー眼底写真から静的視野検査結果に該当する画像の生成中である。
一定の精度（2024年日本臨床眼科学会にて発表予定）で、生成できるようになっている。一般に普及しているツァイス社のハンフリー視野計において、MD値（mean deviation）とPSD値（pattern standard deviation）は、緑内障の視野検査の結果に表示される数値であるが、この結果であれば標準偏差0.25ｄB範囲で評価可能となってきている。一方で、実際の視野検査として臨床医が使うグレースケールによる画像表示であるとやや精度がさがり、眼底画像の質にも左右される。
現在他施設において開発中の網膜内装構造が評価できる光干渉断層計画像と合わせて視野を予測するモデルがあり、同施設と共同で研究を進めている。網膜内装の神経線維層は視野と視野との関連が深く網膜内層の菲薄化が進行してから視野狭窄が進行する。眼底画像のみと、光断層干渉計画像と組み合わせ。さらなる精度の向上に寄与するか 眼底画像のみとの違いや改良点を評価・改良中である。
また、視野と関連する眼底写真の所見として、網膜の光反射が低下する神経線維層欠損が知られているが、視野検査結果の他に 同網膜神経線維層欠損を予測するアルゴリズムも開発している。視野検査結果のほかに、眼底写真の神経線維層欠損を予測することで深層学習・AIにおける欠点である予測におけるブラックボックス化を回避しし説明可能なAIの提供が可能となってきた。
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Report
(3 results)
Research Products
(1 results)
