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Visual field prediction with variational Bayesian model with Variational Autoencoder in glaucoma and retinitis pigmentosa

研究課題

研究課題/領域番号 20K09784
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分56060:眼科学関連
研究機関聖隷クリストファー大学

研究代表者

朝岡 亮  聖隷クリストファー大学, 看護学研究科, 臨床教授 (00362202)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワード緑内障 / Variational autoencoder / 視野 / 光干渉断層計 / 変分オートエンコーダー
研究開始時の研究の概要

深層学習法の一種法であるVariational Autoencoderにより、緑内障患者および網膜色素変性症患者の視野を再構成することで測定ノイズを省き(ノイズフィルター)、視野感度をより正しく評価すること。この方法により得られる視野感度を用いて視野進行をより正しく解析すること。この方法と、応募者らの構築した変分近似ベイズ線形回帰と組み合わせて、より正しい視野進行速度評価を行う事。

研究実績の概要

664眼の緑内障眼の繰り返し測定された中心10度視野から分散共分散行列を算出し、66400シリーズの安定した視野シリーズを作成した。このデータを用いて現在のGuided rogression Analysis定義による進行検出の特異度を調べた。その結果特異度は99.6%であることが分かった。Guided Progression Analysis定義の有意水準を調整して、特異度95%になる定義を新たに作成した。さらに、500眼の各眼10回の実測中心10度視野を用いて、Guided ProgressionAnalysis定義による進行検出の感度を調べた。その結果、新提案の進行定義はGuided Progression Analysis定義よりも有意に進行眼検出の感度が良いことが分かった。得られた結果はBritish Journal Ophthalmology誌上で論文報告を行った。
更に変分近似ベイズ法を組み込み視野を予測することが有用であることを我々は報告しているが、United Kingdom Glaucoma Treatmaent Studyのデータを離床して、光干渉断層計の計測結果をも並行利用することが有用どぁることが分かった。さらに、眼球の生体力学特性や、血流、酸素飽和度を計測することの有用性も分かり、論文誌上で報告を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

コロナ禍でデータ取得にややずれが出たがその他は概ね順調に経過している。

今後の研究の推進方策

変分近似ベイズ法を組み込み視野を予測することが有用であることを我々は報告しているが、United Kingdom Glaucoma Treatmaent Studyのデータを離床して、光干渉断層計の計測結果をも並行利用することが有用であることが分かった。この解析についてさらに進行をし、最終結果を論文報告する。
さらに、眼球の生体力学特性や、血流、酸素飽和度を計測することの有用性も分かり、論文誌上で報告を行った。このため、家兎や猿などを用いて非観血的に網膜の血流を測定する方法の検討や解析を行う。

報告書

(4件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 研究成果

    (13件)

すべて 2024 2023 2022 2021 2020

すべて 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 2件、 査読あり 6件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 3件、 招待講演 7件)

  • [雑誌論文] Prediction of visual field progression in glaucoma: existing methods and artificial intelligence2023

    • 著者名/発表者名
      Asaoka R, Murata H
    • 雑誌名

      Jpn J Ophthalmol

      巻: 67(5) 号: 5 ページ: 546-559

    • DOI

      10.1007/s10384-023-01009-3

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Comparing the structure-function relationship between the visual fields measured with variational Bayes linear regression and SITA standard2023

    • 著者名/発表者名
      Asaoka R, Murata H, Fujino Y, Aoki S, Hirasawa K, Shoji N.
    • 雑誌名

      PlosOne

      巻: 18(3) 号: 3 ページ: 0282638-0282638

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0282638

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Validating the usefulness of sectorwise regression of visual field in the central 10°2021

    • 著者名/発表者名
      Omoto Takashi、Murata Hiroshi、Fujino Yuri、Matsuura Masato、Yamashita Takehiro、Miki Atsuya、Ikeda Yoko、Mori Kazuhiko、Tanito Masaki、Asaoka Ryo
    • 雑誌名

      British Journal of Ophthalmology

      巻: - 号: 4 ページ: 497-501

    • DOI

      10.1136/bjophthalmol-2020-317391

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Comparing the usefulness of a new algorithm to measure visual field using the variational Bayes linear regression in glaucoma patients, in comparison to the Swedish interactive thresholding algorithm2021

    • 著者名/発表者名
      Murata Hiroshi、Asaoka Ryo、Fujino Yuri、Matsuura Masato、Hirasawa Kazunori、Shimada Satoshi、Shoji Nobuyuki
    • 雑誌名

      British Journal of Ophthalmology

      巻: - 号: 5 ページ: 2020-318304

    • DOI

      10.1136/bjophthalmol-2020-318304

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Improving structure-function relationship in glaucomatous visual fields by using a Deep Learning-based noise reduction approach2020

    • 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

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] The usefulness of the Deep Learning method of variational autoencoder to reduce measurement noise in glaucomatous visual fields2020

    • 著者名/発表者名
      Asaoka R, 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: 12 号: 1 ページ: 7893-7893

    • DOI

      10.1038/s41598-020-64869-6

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Application of AI in VF Progression in Glaucoma2024

    • 著者名/発表者名
      朝岡亮
    • 学会等名
      第39回Asia Pacific Academy of Ophthalmology
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] How to Improve the Structure-Function Relationship in Glaucoma?2024

    • 著者名/発表者名
      朝岡亮
    • 学会等名
      第39回Asia Pacific Academy of Ophthalmology
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] OCT imaging artifacts and abnormalities due to non-glaucomatous diseases, Imaging in Glaucoma: from Basics to Advanced2023

    • 著者名/発表者名
      朝岡亮
    • 学会等名
      World Glaucoma Congress
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] シンポジウム 緑内障視野-検査と評価の最新アップデート-2022

    • 著者名/発表者名
      朝岡亮
    • 学会等名
      第33回日本緑内障学会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] シンポジウム 緑内障とAI2021

    • 著者名/発表者名
      朝岡亮
    • 学会等名
      第75回日本臨床眼科学会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 視野とAI技術2020

    • 著者名/発表者名
      Asaoka Ryo
    • 学会等名
      第9回日本視野画像学会
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Corneal biomechanicsと緑内障2020

    • 著者名/発表者名
      Asaoka Ryo
    • 学会等名
      日本眼科手術学会
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演

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公開日: 2020-04-28   更新日: 2024-12-25  

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