2021 Fiscal Year Research-status Report
機械学習を用いてBRVOの治療予後を黄斑部OCT画像から予測する
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21K16894
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
松井 良諭 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (90718305)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 眼科 / 網膜 / 網膜静脈分枝閉塞症 / 黄斑浮腫 / 抗VEGF治療 / 臨床予後予測 / 視機能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
計画書に沿った形で、研究を実施し、対象は66眼を用いて、2021年度は非線形アルゴリズムでのデーター解析を実施した。
網膜静脈閉塞症に伴う黄斑浮腫による急激な視力障害への急性期の治療後の患者の診療体験の早期の情報の利用により、その後に必要となる維持治療期間における1クラス2分類の視機能予後予測のアルゴリズムの作成に取り組んだ。維持治療期間の最高矯正視力が最低で小数視力0.7以上かつ最高で小数視力1.0以上となるグループAとその他のグループBを判別することを目的とした。このアルゴリズムによる分類精度はそれぞれ平均がAccuracyが0.806、Precisionが0.768、Recallが0.772、F-measureが0.752であった。最も大きな業績は分類器の結果を、Matsui, Y., Imamura, K., Ooka, M., Chujo, S., Mase, Y., Matsubara, H., ... & Kondo, M. (2021). Classification of good visual acuity over time in patients with branch retinal vein occlusion with macular edema using support vector machine. Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology, 1-8.として論文報告ができた。2021年7月11日にAI short lecture、2021年8月22日に東日本RVO up date、2021年11月21日に第2回日本眼科AI学会総会にて前述の論文にて発表した内容について講演。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
少数例のOCT画像を用いた臨床画像解析研究であり、依然、先行研究が無い状態である。しかし、画像解析の工夫の結果、具体的には画像の評価範囲の限定処理が想定よりも良い結果を導いており、それにより予想外の結果の回収が可能な状態に至っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
現時点での問題点は、前述の論文に報告した通りであるが、今回の臨床予後予測において、その予測因子の評価がアルゴリズムを非線形にしたため、不明である。この問題を解決すべく、線形モデルを今回のデータセットに上手く適合できるように方法の更なる検討が必要な状態である。
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| Causes of Carryover |
今年度は学会参加がwebによるリモート参加があり、出張経費が少なく済んだ。来年度は、現地出張の可能性も増える見込みであり、そこで使用する予定である。
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