2023 Fiscal Year Research-status Report
Explainable AIを用いた光干渉断層計による診断と病態解析
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22K16975
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
椎原 秀樹 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 医員 (00837271)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 光干渉断層計 / 網膜硝子体疾患 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
正常眼を教師データとして学習したOCT層別化の深層学習モデルの層境界のための確率分布の揺らぎをエントロピーによって定量化することによって、深層学習モデルの層境界決定の迷いを定量化した。この迷い度が高い部位は層構造が乱れている、即ち異常部位であるという仮説を基にOCT B-scan画像の正常眼と疾患眼で迷い度が有意に異なることを証明し、英文論文として報告した（PlosOne 2023）。さらに極軽度の異常部位の位置まで検出することが可能かとうかについて、糖尿病網膜症の微小循環障害を対象にして検証を行っている。糖尿病網膜症の病期によって、MAP画像の迷い度全体で有意差があることは証明されたが、現在は極軽度の障害がMAP画像から位置まで推定できるかについて検討を行っている段階である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
深層学習モデルの迷い度の異常値の位置を推定する段階で、主観的な評価をどのように排除するかを検討している段階であり、最終的な結果が得られていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
糖尿病網膜症の微小循環障害を眼底写真から推測されるよりも前に、深層学習モデルの迷い度の定量化によって検出することが可能であることを証明し、論文報告を行う予定である。このモデルを使って他の網膜硝子体疾患における新しいバイオマーカーとなる所見を発見したい。
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| Causes of Carryover |
当初予定していた学会報告が出来たなかったため。解析に用いるPCを次年度使用額と合わせて購入予定であるため。
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