2020 Fiscal Year Research-status Report
Estimation of Stroke Risk based on Shape Classification of Retinal Vein by Using Self-Organizing Map
| Project/Area Number |
19K20356
|
|---|
| Research Institution | Kurume National College of Technology |
|---|
Principal Investigator |
古賀 裕章 久留米工業高等専門学校, 制御情報工学科, 助教 (10807861)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 形状分類 / 眼底 / 自己組織化マップ / 規格化 / 医用画像処理 / 脳卒中リスク推定 / 動脈硬化診断 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
眼底は人体で唯一血管を直接観察できる部位である．脳と眼は発生学上同一の部位であるため，眼底血管を観察することで，脳の血管の状態を推測することができ，脳卒中の診断や予防に活用できる．脳卒中や動脈硬化を反映した眼底血管の状態として，動脈と静脈の交叉部において，動静脈交叉現象と呼ばれる狭窄や歪みなどの形状の変化が静脈に起こる症状がある．本研究では，自己組織化マップにより，交叉部の静脈形状を自動分類し，動静脈交叉現象の重症度を評価するシステムの開発を行い，脳卒中の治療や予防に活用する．令和2年度では，以下のことを行った．
１．眼底画像における追加情報の取得：動脈硬化重症度推定の前処理となる眼底血管形状分類においても同じ重症度がある程度同グループに分類されることが望ましい．従来の形状分類結果においては，動脈硬化と深く関連のある交叉点における血管の狭窄や歪みが形状分類に十分に反映できていなかった．交叉点の座標を精密に取得することで，本問題点の解決を図った．
２．動脈硬化重症度推定手法の検討：眼底画像から重症度を推定する最適な手法の選択のため，深層学習を用いた診断補助について検討を行った．診断補助システムにおいては，高い精度だけではなく，診断結果の精査や患者への説明のための診断の根拠が必要となる．深層学習の入力画像に前処理を行い，情報を絞った上で，十分な精度が実現できるか検証した．これにより，血管輪郭線および動静脈交差点付近の小範囲の情報が，分類精度を維持できる最低限の情報であり，重症度の根拠とできることが明らかとなった．本結果は，従来の医師の診断基準とも合致している．
３．経年変化予測手法の開発：脳卒中の予防のためには，将来の重症度の予測を行う必要がある．令和2年度では，重症度という数値の予測を行うのではなく，現在の医用画像から将来の医用画像を生成し，予測に活用するというアプローチを行った．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染拡大防止のため，研究協力者等との対面での綿密な打ち合わせが実施できなかった．また，新型コロナウイルス流行の影響により，研究外の業務である講義準備や校務に多大な労力が必要であり，まとまった研究の時間が確保できなかった．これらにより，当初の予定通りの研究内容を進めることができなかった．一方で，細かな空き時間は確保できたため，これまで得られていた結果の考察や他手法の検討を行うことができた．具体的には，交叉点の座標の精密化による眼底血管形状分類の改良，診断補助システムに使用できる根拠の明確化を行った深層学習の検討，画像生成手法を用いた医用画像予測手法の開発を行うことができた．深層学習については，比較手法としても重要な検討であった．当初の研究計画においては，やや遅れているが，今回の考察・検討は今後の研究に良い影響を与えるものであり，最終的な目標に向かって十分に進展しているものであると考えている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
１．臨床データの収集：脳卒中リスク推定に向けた形状分類手法の開発や検証には大量のデータが必要となるため，令和3年度以降においても引き続き，医師の協力を得て眼底血管画像のデータの収集に努める．
２．動脈硬化重症度推定手法の開発：今までは血管形状のみを用いて分類を行ってきた．ここでは更に医師による動静脈交叉現象の程度の評価を追加入力として用いる．形状と評価の重視度（重み）を適切に設定することで，血管形状と評価の両方をバランスよく反映した分類を得ることができる．この分類結果を用いれば，血管形状から医師が行うような動静脈交叉現象の程度の推定が可能となる．本分類には，SORネットワークや深層学習など様々な手法について検討し，最適な手法を用いる．診断補助システムであるため，分類や推定における根拠の明確化を実現できるアルゴリズムを組み込む．本年度は，この形状から動静脈交叉現象の程度の推定を行う手法の開発に取り組む．
３．経年変化追跡システムの開発：脳卒中の予防や治療効果の評価のためには，現在の評価だけでなく，同一患者の複数の眼底データから動脈硬化の程度の予測および経年変化の追跡を行う必要がある．予測においては，画像生成手法を用いた医用画像予測手法を改良および発展させ，最終的には2の動脈硬化重症度推定手法と組み合わせることで，脳卒中の予防に有益なシステムを開発することに取り組む．経年変化については，自己組織化マップ上での軌跡として，可視化することによって，治療効果の評価および治療計画の作成に活用できるシステムの開発を目指す．
４．実証実験に向けたプロトタイプの作成：動脈硬化重症度推定システムや経年変化追跡システムの有用性を示すためには，実際の医療現場にて使用してもらい，問題点や活用可能性を明らかにする必要がある．マイコンを用い，医療現場においても容易に使用できるデバイスの作成に取り組む．
|
| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの流行により学会や打ち合わせがオンラインでの実施または中止となり，旅費が不要であったため，余剰が発生した．
次年度使用額の使用計画としては，新型コロナウイルスの収束の目処が立たないため，旅費を物品購入に充てることで，研究のより潤滑な遂行に活用することを予定している．具体的には，大量のデータを処理するための計算機やGPUの増強，個人情報に配慮したデータ管理手段の充実，オンライン学会への参加や医師とのさらなる綿密なオンライン打ち合わせのための準備費用，関連図書の購入などを予定している．
|
