| 研究課題/領域番号 |
21K09704
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
山下 高明 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 医員 (70404514)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 眼球の個人差 / 眼底写真の個人差 / 眼底写真による推定 / 眼底の性差 / 眼底の加齢変化 / 眼底写真 / 年齢推定 / 性別推定 / 加齢変化 / 性差 / 測定自動化 / 眼球形状 / 近視 / 全身因子推定 / 眼球因子推定 / 性別判定 / 人工知能 / 診断 / 進行予測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Googleの研究で人工知能（ＡＩ）は眼底写真から性別を97%の確率で判別できたが、将棋のＡＩと一緒でなぜ判別できたかは分からなかった。我々は眼底写真の血管湾曲度、視神経乳頭形状および相対位置、眼底色調などを数値化することで、77.9%で男女を判別でき、男性よりも女性は視神経乳頭が卵型で、上耳側動脈が黄斑に近く、眼底色調が青緑っぽいことを報告した。この手法を自動化して発展させることで、性別判定率の向上だけでなく、眼底写真だけから身長、近視などを推察する方法を確立することを目的とする。眼底写真には血管、神経、眼球形状の情報が含まれており、将来的には眼科以外の疾患も判別することも目標としている。
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| 研究成果の概要 |
顔写真と同様に眼底写真も個人識別ができるほど個人差が大きい。つまり個人を特定できるほどの特徴が眼底に隠れている。人工知能は眼底写真だけから性別は97%、年齢は誤差3.26歳で推測できた。しかし人工知能では具体的な眼底の特徴は分からない。そこで、我々は眼底写真の様々な特徴を数値化して統計解析を行った結果、性別は80.4%で推定でき、具体的な性差は男性と比較して女性では視神経乳頭がより卵型で、血管が中心に近く、色調がより緑色であった。年齢も誤差3.64歳で推定でき、加齢によって色調が変化することが分かった。これらの結果は今後、性差や加齢で生じる眼疾患の病態解明につながる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
眼底写真だけから年齢や性別がある程度推定できることが証明された。性差や加齢変化が影響する加齢黄斑変性や緑内障、黄斑円孔などの眼疾患のリスクが眼底写真から推定できる可能性が示唆される。眼疾患の病態解明に本研究の結果が役立つことに加え、健診で痛み無く取得できる眼底写真から眼疾患や性格傾向などが推定できれば国民の健康維持にも役立つ。実年齢と推定年齢の差から眼底が実年齢よりも加齢変化が進んでいるかどうかも分かる。今後は眼底写真に限らず生体から得られるひとつの画像から様々な要因を推定することが可能となるため、社会的な意義は大きいが、受け入れる側の十分な理解も必要である。
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