Development of a Visual Field Prediction Algorithm from a Screening Perimeter Using Deep Learning

• Project/Area Number: 24K19797
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 56060:Ophthalmology-related
• Research Institution: Jikei University School of Medicine
• Principal Investigator: 西島 義道 東京慈恵会医科大学, 医学部, 助教 (80909391)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 緑内障 / スクリーニング / 視野 / 深層学習 / 人工知能

Outline of Research at the Start

申請者らが開発した視野計アイモ（imo）を使用したスクリーニングプログラム（imo screening program：ISP)を使用し、以下の3つを目指す。
①緑内障の有無だけでなく重症度を同時に予測するために、機械学習を用いてISPの結果からHumphrey Field Analyzer（HFA）の結果を予測するアルゴリズム開発　②光干渉断層計を併用することにより、構造上変化と機能性変化の両面を加味した予測モデルの作成　③開発したアルゴリズムを用いて、ISPにより緑内障の進行判定を行う。