Detecting Coronary Artery Disease by Analyzing Fundus Images Using Deep Learning

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 22K20875
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0902:General internal medicine and related fields
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Tada Atsushi 北海道大学, 医学研究院, 客員研究員 (10962904)
• Project Period (FY): 2022-08-31 – 2024-03-31
• Keywords: 冠動脈疾患 / 深層学習 / 眼底検査 / 網膜血管面積 / 冠動脈造影検査 / 動脈硬化

Outline of Final Research Achievements

The usefulness of the retinal vascular area in predicting the presence or severity of coronary artery disease was unknown. We investigated the correlation between retinal vascular area measured from fundus images using an automated analysis method and endpoints obtained from coronary angiography in 195 consecutive patients who were admitted for coronary angiography because of suspected coronary artery disease. Specific endpoints included the presence or absence of significant coronary artery stenosis and the SYNTAX score, which reflects the severity of coronary artery stenosis. The results showed that retinal vascular area was correlated with the presence or absence of coronary artery stenosis and correlated well with the SYNTAX score. Furthermore, multivariate logistic analysis demonstrated that retinal vessel area was an independent predictor of the presence or absence of significant coronary artery stenosis.

Free Research Field

循環器

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

無散瞳眼底カメラによる眼底検査で観察される網膜血管は、全身の動脈硬化を反映するため、心血管疾患の評価に有用と考えられる。しかしながら、従来の網膜血管の評価法は主観的であり、網膜血管を定量的に評価することは困難であった。申請者らは深層学習を用いて、眼底画像から網膜血管を自動抽出する手法を確立した。
本研究は、眼底画像から自動解析手法を用いて計測した網膜血管面積と、冠動脈造影検査により評価した冠動脈狭窄の有無・重症度と良好に相関することを示した。それにより、眼底検査を用いた冠動脈疾患の評価が可能となり、冠動脈疾患の新たな非侵襲的スクリーニングシステムの開発につながることが期待される。