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2019 Fiscal Year Annual Research Report

Fast visual field measurement using the variational Bayes linear regression

Research Project

Project/Area Number 17K11418
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

朝岡 亮  東京大学, 医学部附属病院, 助教 (00362202)

Project Period (FY) 2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords高速視野測定
Outline of Annual Research Achievements

開放隅角緑内障患者45例77眼にAP-7700視野計に変分近似ベイズモデル視野測定プログラムを組み込んで視野測定を行った。比較のため、現在の臨床現場における標準視野計であるSITA-Standard プログラムを用いた視野測定を行った。視野検査測定グリッドは中心24度内の視野を6度間隔ごとに計54ヶ所を測定する24-2グリッドを使用し、それぞれの検査結果の、1: MD、2: PSD、3:測定時間の3つを用いて検討を行った。各視野計のMD値はそれぞれ HFAにおいて-8.2±6.4dB、 AP-7700において-8.4±6.5 dBであった。PSD値は HFAにおいて8.8±5.0 dB、 AP-7700において9.0±4.9 dBであった。MD、PSD値は、測定機器間に有意な差はなく、両機器間で強く有意に相関していた(MD: r=0.98、PSD: r=0.97、p<0.001)。測定時間はHFAにおいて6.2±1.1、 変分近似ベイズモデルにおいて5.4±1.7分で、変分近似ベイズモデルで有意に短かかった(p<0.001)。
次に772眼の10-2視野データを用いて事前学習を行い、緑内障における10-2視野のパターンを抽出した。次に43例86眼の正常眼、304例505眼の光干渉断層計による網膜神経線維層、網膜神経節細胞層、視細胞層の厚みから畳み込みニューラルネットワークを用いて10-2視野感度を予測した。予測した結果は、事前学習で得られた視野パターンに照らし、緑内障パターンからの乖離によって罰則化を行うことで、より正答が得られやすいように工夫を行った。提唱モデルによる予測誤差(二乗平均平方根)は6.32 ± 3.76 dBであった。緑内障パターンからの乖離によって罰則化を行わない場合には有意に悪かった。

  • Research Products

    (14 results)

All 2020 2019 Other

All Int'l Joint Research (3 results) Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Peer Reviewed: 5 results,  Open Access: 1 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 3 results) Patent(Industrial Property Rights) (1 results)

  • [Int'l Joint Research] カリフォルニア大学サンディエゴ校(米国)

    • Country Name
      U.S.A.
    • Counterpart Institution
      カリフォルニア大学サンディエゴ校
  • [Int'l Joint Research] メルボルン大学(オーストラリア)

    • Country Name
      AUSTRALIA
    • Counterpart Institution
      メルボルン大学
  • [Int'l Joint Research] Moorfields Eye Hospital(英国)

    • Country Name
      UNITED KINGDOM
    • Counterpart Institution
      Moorfields Eye Hospital
  • [Journal Article] The usefulness of the Deep Learning method of variational autoencoder to reduce measurement noise in glaucomatous visual fields2020

    • Author(s)
      8.Asaoka R (Corresponding author), Murata H, Asano S, Matsuura M, Fujino Y, Miki A, Tanito M, Mizoue S, Mori K, Suzuki K, Yamashita T, Kashiwagi K, Shoji N.
    • Journal Title

      Sci Rep

      Volume: in press Pages: in press

    • DOI

      in press

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] The usefulness of data augmentation for visual field trend analyses in glaucoma patients.2020

    • Author(s)
      Asaoka R, Murata H, Matsuura M, Fujino Y, Miki A, Tanito M, Mizoue S, Mori K, Suzuki K, Yamashita T, Kashiwagi K, Nobuyuki Shoji N
    • Journal Title

      Br J Ophthalmol

      Volume: in press Pages: in press

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Improving structure-function relationship in glaucomatous visual fields by using a Deep Learning-based noise reduction approach2020

    • Author(s)
      Asaoka R, Murata H, Matsuura M, Fujino Y, Yanagisawa M, Yamashita T
    • Journal Title

      Ophthalmol Glaucoma

      Volume: in press Pages: in press

    • DOI

      10.1016/j.ogla.2020.01.001

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Predicting Humphrey 10-2 visual field from 24-2 visual field in eyes with advanced glaucoma2020

    • Author(s)
      Sugisaki K, Asaoka R, Inoue T, Yoshikawa K, Kanamori A, Yamazaki Y, Ishikawa S, Nemoto H, Iwase A, Araie M
    • Journal Title

      Br J Ophthalmol

      Volume: in press Pages: in press

    • DOI

      10.1136/bjophthalmol-2019-314170

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Using Deep Learning and transfer learning to accurately diagnose early-onset glaucoma from macular optical coherence tomography images2019

    • Author(s)
      Asaoka R, Murata H, Hirasawa K, Fujino Y, Matsuura M, Miki A, Kanamoto T, Ikeda Y, Mori K, Iwase A, Shoji N, Inoue K, Yamagami J, Araie M
    • Journal Title

      Am J Ophthalmol

      Volume: 198 Pages: 136-145

    • DOI

      10.1016/j.ajo.2018.10.007

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Presentation] Variational Bayesを用いた視野測定アルゴリズム2019

    • Author(s)
      村田博史、藤野友里、松浦将人、島田賢、朝岡亮
    • Organizer
      第73回日本臨床眼科学会
  • [Presentation] Developing a deep learning algorithm to automatically diagnose glaucoma from a fundus photograph2019

    • Author(s)
      Ryo Asaoka, Naoto Shibata, Keita Mitsuhashi, Yuri Fujino, Masato Matsuura, Hiroshi Murata, Masaki Tanito
    • Organizer
      36th World Ophthalmology Congress
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 緑内障診療へのAI応用の可能性2019

    • Author(s)
      朝岡亮
    • Organizer
      第123回日本眼科学会総会
    • Invited
  • [Presentation] AI in OCT: Detection of Early Glaucoma2019

    • Author(s)
      Ryo Asaoka
    • Organizer
      33rd Asia-Pacific Academy of Ophthalmology
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 緑内障におけるAI活用2019

    • Author(s)
      朝岡亮
    • Organizer
      第29回日本緑内障学会
    • Invited
  • [Patent(Industrial Property Rights)] 視野感度推定装置、視野感度推定装置の制御方法、及びプログラム2019

    • Inventor(s)
      山西健司,朝岡亮,村田博史
    • Industrial Property Rights Holder
      山西健司,朝岡亮,村田博史
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Industrial Property Number
      特願PCT/JP2017/028491

URL: 

Published: 2021-01-27  

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