2020 Fiscal Year Research-status Report
Visual field prediction with variational Bayesian model with Variational Autoencoder in glaucoma and retinitis pigmentosa
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20K09784
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| Research Institution | Seirei Christopher University |
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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)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | Variational autoencoder / 緑内障 / 視野 / 光干渉断層計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
まず16,836眼の82,433視野（中心30度）を用いて視野を再構成するVariational Autoencoderモデルを構築した。次に75例117眼の開放隅角緑内障眼の視野（中心30度）を、このVariational Autoencoderモデルを用いて再構成した。同時に光干渉断層計を用いて網膜神経線維層厚の計測を行い、①オリジナルの視野感度、②Variational Autoencoderで再構成された視野の視野感度のいずれと強く相関するかを解析した。この結果、解析を行った10セクター中9セクターにおいて②の方が①よりも強く相関した。
この結果は眼科雑誌Ophthalmol Glaucoma誌上で報告を行った。
次に上記Variational Autoencoderモデルを用いて、①104眼の開放隅角緑内障眼の3か月以内に二回計測されたtest-retestデータ（中心30度視野）、②各眼10回の視野を有する638眼の開放隅角緑内障眼の時系列視野データ（中心30度視野）における将来の視野進行推測、における有用性を検証した。この結果、①視野の再現性を改善すること、②短い期間の視野データ将来の視野進行を推測することのためにVariational Autoencoderモデルを用いて視野を再構成することが有用であることが分かった。
この結果は科学雑誌SciRep誌上において報告を行った。
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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
緑内障眼においてVariational Autoencoderによる視野再構成が有用であることが示された。
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| Strategy for Future Research Activity |
更にデータを増やすとともに、モデルの改良も行い、また網膜色素変性症での有用性も検証する。
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| Causes of Carryover |
コロナ蔓延の影響で次年度以降に先送りした計測、解析事項、および学会発表があるため。
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[Journal Article] The usefulness of the Deep Learning method of variational autoencoder to reduce measurement noise in glaucomatous visual fields2020
Author(s)
Asaoka R, Murata H, Asano S, Matsuura M, Fujino Y, Miki A, Tanito M, Mizoue S, Mori K, Suzuki K, Yamashita T, Kashiwagi K, Shoji N
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Journal Title
Sci Rep
Volume: 12
Pages: 7893
DOI
Peer Reviewed
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