2018 Fiscal Year Research-status Report
ディープラーニングニューラルネットワークを用いた網膜厚からの視野感度推定
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17K16960
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
藤野 友里 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (20768254)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 緑内障 / 視野 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
中心10度網膜では上下半視野において、視野の各測定点が対応する視神経の位置が上下非対称であることを確認し、ハンフリー10-2視野（SITA standard 法）測定並びに光干渉断層計（ニデック社）による黄斑部、傍視神経乳頭部の網膜神経節細胞層厚、網膜神経線維層厚、視細胞層厚の測定をハンフリー視野10-2視野測定の前後3か月以内に、186 例186 眼の緑内障を測定した。これらの症例には視力、眼軸長（IOL マスター、Carl Zeiss Meditec）を用い視神経乳頭周囲の網膜神経線維層の厚みと視野の構造機能連関を検討した。(Invest Ophthalmol Vis Sci. 2018 Jun 1;59(7):2801-2807. doi: 10.1167/iovs.17-23485.)
また、Bayes法と相互情報量を利用して視野を推定することがより正確な視野予測を行えることがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
データ取得が完了し、モデル構築とも順調に進行しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
光干渉断層計による黄斑部、並びに傍視神経乳頭部の網膜神経節細胞層厚、網膜神経線維層厚、視細胞層厚の、都合400程度のパラメーターを入力し、出力は０から約40dB 程度の数値変数を選択する。今研究では入出力データとも遥かに複雑なデータとなるため、様々な関数を用い比較検討する、データ構築に用いるデータを用い、一個抜き内部交差検定を行うことで最適な関数を明らかとする。
二回の視野の感度の差が視野の再現性データとなる。光干渉断層計測定結果から予測される視野感度の予測誤差がこの再現性よりも小さければ、臨床的に有用な予測モデルと判断することが可能となる。
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