| 研究課題/領域番号 |
20K18332
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分56060:眼科学関連
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| 研究機関 | 旭川医科大学 |
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研究代表者 |
高橋 賢伍 旭川医科大学, 大学病院, 助教 (40646064)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 光干渉断層計 / SRF / IRF / AI / セグメンテーション / OCT / U-net / 人工知能 / 網膜下液 / アーチファクト / 敵対的生成ネットワーク / GAN / VQ-VAE-2 / 眼科 / 光干渉断層血管撮影 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
光干渉断層血管撮影撮影時に特にセグメンテーションエラーが問題になりやすい加齢黄斑 変性を対象に、アーチファ クト除去システムの開発を行い。市販機器の自動のセグメテーションライン生成システムでの正確性を比較検討する。
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| 研究実績の概要 |
敵対的生成ネットワークを用いた、アーチファクト除去システムについては、共同研究を行っていた施設で同様のシステムが開発されたが、人工知能を用いた予 測でのアーチファク除去では、事実と異なる画像になっていることが予測され、そのシステムの実臨床への応用は難しいことが網膜専門医達より指摘された。 その後、折り込みネットワークの一つであるU-netを用いた光干渉断層計(OCT)の自動セグメンテーション網膜疾患の活動性を評価するためにSub-retinal fluid(SRF)およびIntraretinal Fluid(IRF)の自動セグメンテーションシステムの開発を実施。 具体的には、SRFおよびIRFを含む網膜疾患(糖尿病網膜症および滲出型加齢黄斑変性)のOCT画像、100枚を手動でセグメンテーションを行い、その画像を教師 データとし、U-netを用いて学習させ、学習の際に用いなかった、OCT画像で開発したシステムの外的妥当性の検討を実施。内的妥当性については感度・特異度共に85%程であったが、外的妥当性を評 価したところ、正確性が不十分だったため、いくつかのネットワーク(Dense Prediction Transformerなど)を組み合わせ用いて再度システムを構築したとこ ろ、正確性が改善された。その後、そのシステムを用いてSRFおよびIRFの有無についての分類テストをおこなったところ、Are Under the Curve 94.55が得られた。その結果をまとめ英語論文として寄稿した。現在はシステムを実臨床への応用について検討中である。
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