2021 Fiscal Year Research-status Report
Keratoconus Diagnosis, Staging, and Prediction of Progression Using Deep Learning of Anterior Segment Optical Coherence Tomography Maps.
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21K09706
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| Research Institution | Kitasato University |
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Principal Investigator |
神谷 和孝 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (80439116)
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2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 円錐角膜 / 進行予測 / 前眼部光干渉断層計 / スクリーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
北里大学病院・宮田眼科病院において円錐角膜と診断され、前眼部光干渉断層計（CASIA 2, Tomey社）およびプラチドリング式角膜形状解析（TMS-4, Tomey社）の撮像データが得られた連続症例300例300眼を対象とし、屈折異常以外に眼疾患を有さず、同撮像データが得られた症例300例300眼を対照とした。円錐角膜および正常眼の撮像データから、それぞれ角膜前面曲率、後面曲率、前面高さ、後面高さ、角膜厚、全屈折力のカラーコードマップを取得する。次に、これら6つのマップを用いて、合計600眼をいずれも無作為に等分した5グループに分け、深層学習と分割交差検証を行った。まず、4グループの各画像情報について、特徴量を定義せず、そのまま折り畳みニューラルネットワークを用いた深層学習（プラットフォーム: Pytorch・ネットワークモデル: ResNet18）を行った後、残り1グループに対して交差検証を行い、それぞれ角膜前面曲率、後面曲率、前面高さ、後面高さ、角膜厚、全屈折力の計6つの分類器を作成した。次に、これら6つの分類器を加重平均した上で、総合したスクリーニングテスト、病期分類を行い、感度、特異度、精度（適合度）、正確度をそれぞれ算出した。その結果、①円錐角膜の総合診断能③各単一画像（角膜前面曲率、後面曲率、前面高さ、後面高さ、角膜厚、全屈折力）別の診断能として正確度90％以上②総合病期分類能・各分類器の病期分類能として正確度80％以上④各形状解析装置（前眼部光干渉断層計・プラチドリング式角膜形状解析）はいずれも正確度90％以上も、前眼部光干渉断層計が良好な結果が得られている。
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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
今年度予定していた①円錐角膜の総合診断能（主要評価項目）②総合病期分類能③各単一画像（角膜前面曲率、後面曲率、前面高さ、後面高さ、角膜厚、全屈折力）別の診断能・病期分類能④各形状解析装置（前眼部光干渉断層計・プラチドリング式角膜形状解析）別の診断能・病期分類能の比較の4点については、予想より早く進捗しており、概ね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度以降の評価項目である①総合進行予測能（主要評価項目）②各単一画像別の進行予測能の2点については、進行眼および非進行眼の撮像データをできる限り多く収集した上で、予定通り研究を継続する。
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| Causes of Carryover |
現状コロナ下において病院への受診抑制がなされており、必要な症例数を確保するのに時間を要しており、集まり次第、画像深層学習のネットワーク構築、実行、解析を行う予定である。また海外学会には、帰国後の隔離期間の問題があり、短縮されると予想される来年度以降に発表をしたいと計画している。症例数が確保されれば、その後の研究計画については、コロナウイルスの感染状況に影響を受けずに、当初の計画通り、研究の遂行が可能であると考えている。
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