研究課題
若手研究(B)
光干渉断層計による網膜層厚と視野感度の関係は単純な関係にはなく、視野感度の網膜層厚による正確な予測方法は解明されていなかった。光干渉断層計による黄斑部網膜スキャンは主に中心10度に対応している。そこで本研究では深層学習を導入した予測を行うことで、正確な中心10度の視野感度の予測を行うモデルの構築を行った。更に、大量の視野データを用いて緑内障性視野障害のパターン・特徴を抽出しておき、得られた予測値を視野パターンに照らして罰則化することで更なる予測精度の向上を行うことが可能となった。
視野検査は時間やコストがかかる。特に中心10度の視野検査は、通常行われる中心30度の視野検査に追加での施行が必要であるため、患者や医療現場への負担が大きい。また視野検査は患者の反応に依拠した検査であるため、測定ノイズが多いことも問題点の一つである。他方、光干渉断層計による網膜層厚撮影はノイズが少なく、且つ短時間で施行可能である。その為、本研究の結果、光干渉断層計による網膜層厚から中心10度の視野予測を正確に行えるようになったことの臨床的意義は大きい。
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Am J Ophthalmol
巻: -
Investigative Opthalmology & Visual Science
巻: 59 号: 7 ページ: 2801-2801
10.1167/iovs.17-23485