2020 Fiscal Year Research-status Report
深層学習、光干渉断層計測定結果を用いた変分近似ベイズ視野進行予測モデルの拡張
| Project/Area Number |
18KK0253
|
|---|
| Research Institution | Seirei Christopher University |
|---|
Principal Investigator |
朝岡 亮 聖隷クリストファー大学, 看護学研究科, 臨床准教授 (00362202)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
結城 賢弥 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (00365347)
藤野 友里 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (20768254)
村田 博史 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80635748)
谷戸 正樹 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30284037)
平澤 一法 北里大学, 医学部, 助教 (80724343)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-10-09 – 2024-03-31
|
| Keywords | 緑内障 / 視野 / 光干渉断層計 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
304例505眼の開放隅角緑内障眼、43例86眼の正常眼を用いて、畳み込みニューラルネットワークにパターン正則化を付与し（CNN_PBR）、さらにテンソル回帰を用いて出力し（CNN_TR）、正確に中心10度の視野を光干渉断層計計測結果から推測するモデルを構築した。この方法の予測精度を5 fold cross-validationで評価した。この結果、Root mean squared errorは、CNN_PBRに比べ、CNN_TRの方が有意に良かった。この結果は眼科雑誌Am J Ophthalmol誌上において報告を行った。
592例1184眼からの7984視野を用いて潜在空間において、時系列の光干渉断層計の計測結果で、視野のトレンド回帰をpenalizationする方法（deeply regularized latent-space linear regression：DLLR）を構築した。この方法の有用性を84例148眼の開放隅角緑内障眼において検証した。この結果、DLLRは、時系列の光干渉断層計で視野のトレンド回帰をpenalizationしない場合に比べて有意に将来の視野推定精度が良かった。この結果は眼科雑誌Ophthalmol Glaucoma誌上において報告を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
光干渉断層計から視野を推定する方法、DLLRにより光干渉断層計を併用して視野進行を推定する方法の構築を行ったため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初2020年度に予定していた英国データの取得につき、コロナ蔓延のため2021年度に変更した。これらのでーやを含むデータの拡張、モデルの拡張を行う。
|
| Causes of Carryover |
コロナ蔓延でデータ取得計画、解析、学会報告などを変更したため。次年度以降のデータ取得、整理、および解析にまつわる人件費や物品費、並びに成果報告の学会参加費用や論文掲載費用に使用する予定である。
|
-
[Journal Article] Improving Visual Field Trend Analysis with OCT and Deeply Regularized Latent-Space Linear Regression2021
Author(s)
Xu L, Asaoka R, Murata H, Kiwaki T, Zheng Y, Matsuura M, Fujino Y, Tanito M, Mori K, Ikeda Y, Kanamoto T, Yamanishi K.
-
Journal Title
Ophthalmol Glaucoma
Volume: 4
Pages: 78-88
DOI
Peer Reviewed
-
[Journal Article] Predicting the Glaucomatous Central 10-Degree Visual Field From Optical Coherence Tomography Using Deep Learning and Tensor Regression2020
Author(s)
Xu L, Asaoka R, Kiwaki T, Murata H, Fujino Y, Matsuura M, Hashimoto Y, Asano S, Miki A, Mori K, Ikeda Y, Kanamoto T, Yamagami J, Inoue K, Tanito M, Yamanishi K
-
Journal Title
Am J Ophthalmol
Volume: 218
Pages: 304-313
DOI
Peer Reviewed
-
-
