Development of deep learning based diagnostic support system for thyroid eye disease

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K09804
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 北口 善之 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (30772842)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川崎 良 大阪大学, 医学系研究科, 特任教授(常勤) (70301067) ; 長原 一 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 教授 (80362648)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 甲状腺眼症 / 深層学習 / AI / スマートフォンアプリ

Outline of Annual Research Achievements

病院のデータベースより取得した既存の眼周囲写真について、甲状腺眼症患者と非甲状腺眼症患者を８６パーセントの精度で分類する深層学習アルゴリズムを開発した。同様の画像を専門医３人が分類した場合の正答率の平均が８６パーセントであり、専門医と同等の精度を得ることができているといえる。また、正面からの眼周囲写真を用いて、普段はヘルテル眼球突出計を用いて測定している眼球突出度も推測できることがわかった。現在、次の段階の前向き研究に向け、眼周囲写真を取得するためのスマートフォンアプリケーションを開発中である。この装置を用いて患者の撮影することにより、深層学習のアルゴリズムをスマートフォンを用いた写真に最適化する計画である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

２０２０年度は深層学習により既存の画像を分類する後ろ向き研究の期間と位置付けていたが、本課題は十分に達成できている。また、２０２１年度に画像を収集するためのスマートフォンアプリケーションの開発も順調に進んでおり、研究はおおむね順調と評価する。

Strategy for Future Research Activity

現在、眼周囲写真を取得するためのスマートフォンアプリケーションを開発中である。この装置を用いて患者の撮影する前向き研究を行うことにより画像を取得し、深層学習のアルゴリズムをスマートフォンを用いた写真に最適化する方針である。

Causes of Carryover

患者の撮影装置としてiphoneを用いる予定であるが、画像収集を始める時点での最新機種を使うことができるように発注を開発に必要な最小限にとどめており、予定使用額との差が生じた。前向き研究に移る際に追加発注を行う際に、差分が解消される見込みである。