2019 Fiscal Year Annual Research Report
Developing faster visual field measurement with Bayes methods
| Project/Area Number |
17K16959
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
村田 博史 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80635748)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 視野 / Bayes統計 / 緑内障 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではVariational Bayes linear regressionを用いた視野測定アルゴリズムの有用性について検討を行った。
Variational Bayes linear regressionは、東大病院の視野検査のデータを用いて学習を行っており、他施設の患者においても同様の性能をしめすかどうかは不明であった。そこでわれわれは、日本の８施設にデータ、およびアメリカのデータを用いて比較検討を行った。結果は、Variational Bayes linear regressionの予測精度は、日本の他施設、およびアメリカのデータにおいても同様に良好な予測精度を示すことが判明した。このことは、Vairational Bayes linear regression のアルゴリズムが良く外部データに対しても良好に汎化されていることを示すものと考えられた。
次にわれわれは、KOWA社のAP-7700にVairational Bayes linear regressionを応用した視野測定アルゴリズムを搭載し、視野検査を行った。具体的には、緑内障患者において、Humphrey Field Analyser, SITA-Standardアルゴリズム、および、AP-7700を用いて２回視野を測定した。その後３ヶ月の期間をおいて再度両視野検査機器を用いて視野検査を行った。結果は、視野測定時間は本アルゴリズム搭載のAP-7700が有意に速く、視野測定結果のMD等の指標は同等であった。つまり、本アルゴリズム結果はHumphrey Field Analyserと同等の出力結果であることが示され、より短い時間で測定できることがわかった。従って、本アルゴリズムの有用性が示された。
|
