網膜層厚組み込みVariational Bayes線形法による短時間視野計測法

• 研究課題/領域番号: 17K11418
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 眼科学
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 朝岡 亮 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (00362202)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2020-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2019年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 視野 / 高速視野測定 / 深層学習 / 緑内障

研究成果の概要

開放隅角緑内障患者45例77眼に変分近似ベイズモデルによる視野測定を行った。比較のため、現在の標準視野計であるSITA-Standardプログラムを用いた視野測定を行った。測定時間はHFAにおいて6.2±1.1、 変分近似ベイズモデルにおいて5.4±1.7分で、変分近似ベイズモデルで有意に短かかった。

772眼の10－2視野データを用いて事前学習を行い、緑内障10－2視野のパターンを抽出した。次に43例86眼の正常眼、304例505眼の光干渉断層計による測定結果から畳み込みニューラルネットワークを用いて10－2視野感度を予測した。予測誤差（二乗平均平方根）は6.32 ± 3.76 dBであった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

緑内障患者において、variational Bayes linear regressionを用いて視野を推測しつつ測定することで、無駄な視標提示を省き、視野を高速に測定することが可能となった。また１０－２視野を、光干渉断層計による網膜層厚から畳み込みニューラルネットワークを用いて推測することが可能となった。

研究成果

• [国際共同研究] カリフォルニア大学サンディエゴ校(米国)
• [国際共同研究] メルボルン大学(オーストラリア)
• [国際共同研究] Moorfields Eye Hospital(英国)
• [国際共同研究] University of California, San Diego/University of Tennessee(米国)
• [国際共同研究] Moorfields Eye Hospital(英国)
• [国際共同研究] University of California, San Diego(米国)
• [国際共同研究] Moorfields Eye Hospital(英国)
• [雑誌論文] The usefulness of the Deep Learning method of variational autoencoder to reduce measurement noise in glaucomatous visual fields (2020)
  • 著者名/発表者名: 8.Asaoka R (Corresponding author), Murata H, Asano S, Matsuura M, Fujino Y, Miki A, Tanito M, Mizoue S, Mori K, Suzuki K, Yamashita T, Kashiwagi K, Shoji N.
  • 雑誌名: Sci Rep 巻: in press
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] The usefulness of data augmentation for visual field trend analyses in glaucoma patients. (2020)
  • 著者名/発表者名: Asaoka R, Murata H, Matsuura M, Fujino Y, Miki A, Tanito M, Mizoue S, Mori K, Suzuki K, Yamashita T, Kashiwagi K, Nobuyuki Shoji N
  • 雑誌名: Br J Ophthalmol 巻: in press
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Improving structure-function relationship in glaucomatous visual fields by using a Deep Learning-based noise reduction approach (2020)
  • 著者名/発表者名: Asaoka R, Murata H, Matsuura M, Fujino Y, Yanagisawa M, Yamashita T.
  • 雑誌名: Ophthalmology Glaucoma 巻: ** 号: 3 ページ: 210-217
  • DOI: 10.1016/j.ogla.2020.01.001
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Predicting Humphrey 10-2 visual field from 24-2 visual field in eyes with advanced glaucoma (2020)
  • 著者名/発表者名: Sugisaki K, Asaoka R, Inoue T, Yoshikawa K, Kanamori A, Yamazaki Y, Ishikawa S, Nemoto H, Iwase A, Araie M
  • 雑誌名: Br J Ophthalmol 巻: in press 号: 5 ページ: 642-647
  • DOI: 10.1136/bjophthalmol-2019-314170
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Estimating the reliability of glaucomatous visual field for the accurate assessment of progression using the gaze tracking and reliability indices (2019)
  • 著者名/発表者名: Asaoka R, Fujino Y, Aoki S, Matsuura M, Murata H
  • 雑誌名: Ophthalmology Glaucoma 巻: in press
  • 査読あり
• [雑誌論文] Early Detection of Glaucomatous Visual Field Progression Using Pointwise Linear Regression With Binomial Test in the Central 10 Degrees. (2019)
  • 著者名/発表者名: Asano S, Murata H, Matsuura M, Fujino Y, Asaoka R
  • 雑誌名: Am J Ophthalmol 巻: 199 ページ: 140-149
  • DOI: 10.1016/j.ajo.2018.11.004
  • 査読あり
• [雑誌論文] Using Deep Learning and transform learning to accurately diagnose early-onset glaucoma from macular optical coherence tomography images. (2018)
  • 著者名/発表者名: Asaoka R, Murata H, Hirasawa K, Fujino Y, Matsuura M, Miki A, Kanamoto T, Ikeda Y, Mori K, Iwase A, Shoji N, Inoue K, Yamagami J, Araie M.
  • 雑誌名: American Journal of Ophthalmlogy 巻: 198 ページ: 136-145
  • DOI: 10.1016/j.ajo.2018.10.007
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Development of a deep residual learning algorithm to screen for glaucoma from fundus photography. (2018)
  • 著者名/発表者名: Shibata N, Tanito M, Mitsuhashi K, Fujino Y, Matsuura M, Murata H, Asaoka R
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 2 号: 1 ページ: 14665-14665
  • DOI: 10.1038/s41598-018-33013-w
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Detection of Longitudinal Visual Field Progression in Glaucoma Using Machine Learning. (2018)
  • 著者名/発表者名: Yousefi S, Kiwaki T, Zheng Y, Sugiura H, Asaoka R, Murata H, Lemij H, Yamanishi K
  • 雑誌名: Am J Ophthalmol 巻: 193 ページ: 71-79
  • DOI: 10.1016/j.ajo.2018.06.007
  • 査読あり
• [雑誌論文] Validating Variational Bayes Linear Regression Method With Multi-Central Datasets (2018)
  • 著者名/発表者名: 村田博史、Linda M. Zangwill、藤野友里、松浦将人、三木篤也 、平澤一法、谷戸正樹、溝上史郎、森和彦、鈴木克佳、山下高明、柏木賢治、庄司信行、朝岡亮
  • 雑誌名: Invest Ophthalmol Vis Sci 巻: 59 号: 5 ページ: 1897-1897
  • DOI: 10.1167/iovs.17-22907
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Asymmetric Patterns of Visual Field Defect in Primary Open-Angle and Primary Angle-Closure Glaucoma (2018)
  • 著者名/発表者名: Yousefi S、酒井寛、村田博史、藤野友里、Garway-Heath D, Weinreb R,、朝岡亮
  • 雑誌名: Invest Ophthalmol Vis Sci 巻: 59 号: 3 ページ: 1279-1287
  • DOI: 10.1167/iovs.17-22980
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Evaluating the Usefulness of MP-3 Microperimetry in Glaucoma Patients (2018)
  • 著者名/発表者名: 松浦将人、村田博史、藤野友里、平澤一法、柳沢美依子、朝岡亮
  • 雑誌名: Am J Ophthalmol 巻: 187 ページ: 1-9
  • DOI: 10.1016/j.ajo.2017.12.002
  • 査読あり
• [学会発表] Variational Bayesを用いた視野測定アルゴリズム (2019)
  • 著者名/発表者名: 村田博史、藤野友里、松浦将人、島田賢、朝岡亮
  • 学会等名: 第73回日本臨床眼科学会
• [学会発表] Developing a deep learning algorithm to automatically diagnose glaucoma from a fundus photograph (2019)
  • 著者名/発表者名: Ryo Asaoka, Naoto Shibata, Keita Mitsuhashi, Yuri Fujino, Masato Matsuura, Hiroshi Murata, Masaki Tanito
  • 学会等名: 36th World Ophthalmology Congress
  • 国際学会
• [学会発表] 緑内障診療へのAI応用の可能性 (2019)
  • 著者名/発表者名: 朝岡亮
  • 学会等名: 第123回日本眼科学会総会
  • 招待講演
• [学会発表] AI in OCT: Detection of Early Glaucoma (2019)
  • 著者名/発表者名: Ryo Asaoka
  • 学会等名: 33rd Asia-Pacific Academy of Ophthalmology
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] 緑内障におけるAI活用 (2019)
  • 著者名/発表者名: 朝岡亮
  • 学会等名: 第２９回日本緑内障学会
  • 招待講演
• [学会発表] 機能評価面からみた前視野緑内障 (2018)
  • 著者名/発表者名: 朝岡亮
  • 学会等名: 日本臨床眼科学会
  • 招待講演
• [学会発表] 「これからの緑内障におけるAI活用」緑内障におけるAI活用 (2018)
  • 著者名/発表者名: 朝岡亮
  • 学会等名: 日本緑内障学会
  • 招待講演
• [学会発表] Developing a deep learning algorithm to automatically diagnose glaucoma from a fundus photograph (2018)
  • 著者名/発表者名: Ryo Asaoka, Naoto Shibata, Keita Mitsuhashi, Yuri Fujino, Masato Matsuura, Hiroshi Murata, Masaki Tanito
  • 学会等名: World Ophthalmology Congress
  • 国際学会
• [学会発表] Variational Bayes Linear Regression Model and Validating It with 10-2 Visual Fields (2018)
  • 著者名/発表者名: Hiroshi Muratya
  • 学会等名: World Ophthalmology Congress
  • 国際学会
• [学会発表] Evaluating the usefulness of MP-3 microperimetry in glaucoma patients (2018)
  • 著者名/発表者名: 16.Masato Matsuura, Hiroshi Murata, Yuri Fujino, Kazunori Hirasawa, Mieko Yanagisawa, Nobuyuki Shoji, Ryo Asaoka
  • 学会等名: International Visual Field and Imaging Symposium
  • 国際学会
• [学会発表] Comparison of the tests to detect glaucomatous visual field progression (2017)
  • 著者名/発表者名: Asaoka Ryo, Yousefi Siamak, Murata Hiroshi, Fujino Yuri
  • 学会等名: European Society of Ophthalmology meeting
  • 国際学会
• [学会発表] 変分ベイズ回帰の予測精度を外部データを用いて検証する (2017)
  • 著者名/発表者名: 村田博史、Linda M. Zangwill、朝岡亮
  • 学会等名: 第6回日本視野学会学術集会
• [学会発表] 緑内障の視野：今後の展開 視野予測update (2017)
  • 著者名/発表者名: 朝岡亮
  • 学会等名: 第121回日本眼科学会総会
  • 招待講演
• [学会発表] Verification of the variational Bayes linear regression using the DIGS and the UKGTS datasets (2017)
  • 著者名/発表者名: Murata Hiroshi, Fujino Yuri, Zangwill Linda M, Garway-Heath David, Asaoka Ryo
  • 学会等名: annual meeting of the Association for Research in Vision and Ophthalmology
  • 国際学会
• [学会発表] The influence of infrequent testing on detecting glaucomatous visual field progression (2017)
  • 著者名/発表者名: Anderson Andrew J, Asokan Rashima, Murata Hiroshi, Asaoka Ryo
  • 学会等名: annual meeting of the Association for Research in Vision and Ophthalmology
  • 国際学会
• [産業財産権] 視野感度推定装置、視野感度推定装置の制御方法、及びプログラム (2019)
  • 発明者名: 山西健司,朝岡亮,村田博史
  • 権利者名: 山西健司,朝岡亮,村田博史
  • 産業財産権種類: 特許
  • 出願年月日: 2019