Study on prediction of arteriosclerosis of brain blood vessels by analyzing eye fundus image and video

2019 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17K12740
• Research Institution: Kagoshima National College of Technology
• Principal Investigator: 古川 翔大 鹿児島工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (50794989)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 眼底画像 / 動静脈交叉部 / 畳み込みニューラルネット / Data Augmentation

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，脳内血管の動脈硬化早期発見のための眼底動画像解析システムの開発を目指す．具体的には，眼底画像から網膜血管の動脈硬化度として動静脈交叉部における静脈口径比(V2/V1比)を算出する．また眼底動画からは網膜血管の拍動を解析し，画像と動画から得られる指標を総合的に判断することで，脳内血管の動脈硬化の重症度を予測する．
本年度は，前年度開発を行った動静脈交叉部の検出手法の精度向上についての研究を行った．眼底画像中の動脈と静脈が交叉している箇所は動静脈交叉部と呼ばれる．眼底には大きさの異なる動脈と静脈が複数存在するため，動静脈交叉部の大きさも様々である．また，眼底画像中の血管には枝分かれによる血管の分岐部も存在するため，動静脈交叉部のみを抽出することは困難である．
本研究では，前年度に開発した畳み込みニューラルネットの検出精度の向上を図った．前年度に開発した手法では，同一のデータセットにおいては高精度に動静脈交叉部を検出することが出来ていたが，他のデータセットを用いた際に大幅な検出精度の低下が見られた．この検出鮮度の低下を防ぐために，Data Augmentationを利用したデータセットの見直しを行うことで，検出性能の向上が期待された．提案手法と前年度提案した手法の検出精度を２つのデータセット用いて評価し，検出精度の向上を確認することができた．今後の課題は，病変の影響を受けている画像に対して提案手法の有効性を検証することである．