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 |
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 |
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 |
交付 (2022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 / OCT / SRF / IRF / U-net / 人工知能 / AI / 網膜下液 / セグメンテーション / 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 |
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 |
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中であり、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、AUC94.55が得られた。そのシステムを用いた、SRF、IRFの予測・予防、個別管理を行い。結果をまとめ英語論文として寄稿した。
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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
網膜専門医より、実臨床への応用が難しい旨を指摘され、研究内容を変更し、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行い。SRF、IRFの予測・予防、個別管理を行い。結果をまとめ英語論文として寄稿した。
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今後の研究の推進方策 |
データセットの追加を行い、臨床現場での有用性の向上を目指す。
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