幾何学的方法による緑内障データに対する機械学習法の構築

• 研究課題/領域番号: 23K16941
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 高知大学
• 研究代表者: 木脇 太一 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 准教授 (70786011)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: 最適輸送 / 眼科学 / 緑内障 / 機械学習 / 多様体 / 幾何学

研究開始時の研究の概要

重篤な視覚障害の原因となり得る進行性眼病である緑内障の診療と治療で重要となる視野感度指標は、計測の不確実性と計測コストの問題がある。計測が簡易で不確実の低い網膜層厚からの機械学習による視野感度推定が近年活発に研究されているが、小規模データに対する機械学習の難しさから高精度推定には至っていない。本研究では緑内障データの持つ幾何学的特性に着目し、データ多様体の情報を活用した正則化法と最適輸送による回帰学習手法を構築することで当問題における機械学習の精度向上を目指す。

研究実績の概要

事情は次節で詳しく述べるが、今年度は本格的な研究実施に向けた環境準備や文献調査で時間を使い切ってしまい、対外発表を伴う正式な成果には結びついていない。次節と内容は少し重複するが、ここでは暫定的な実績として研究計画の中心となる本格的なアルゴリズム開発に向けた準備状況を解説する。まず技術・手法面では本研究計画で利用を検討している最適輸送理論に関して、専門書および研究論文に対する本格的な調査を行い、今後予定するアルゴリズム開発に向けて理解を深めることが出来た。次にデータに基づく実作業においては、本研究の対象である緑内障データに加え、関係するドメインである眼病情報と結びついた脳MRIデータを対象として一次分析を実施し、知見を蓄積した。また次節で詳しく述べる通り研究環境の整備も必要となったため対応を行った。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

私は令和5年より所属機関を変えて新しい環境に移った。そのため教育業務などの負担が想定以上となってしまい、当初の見込みよりは進捗が遅れてしまっている。ただ研究計画自体は余裕をもって設計したため、進捗の遅れは想定の範囲内ではある。
まず実作業としては本研究の対象である緑内障データに加え、それに関係するドメインである眼病情報に紐付いた脳MRIデータを対象として本格的な一次分析を実施した。次に手法面では、専門書や論文による調査を通して最適輸送の理論に関して理解を深めた。最後になるが、所属機関変更に伴い必要となった研究環境整備を実施した。具体的には旧来の所属機関から移管した研究設備を現在の環境で動作させるため電源工事等を行い、また古くなった設備の更新を行うことで今後の研究実施に向けた準備を整えた。

今後の研究の推進方策

論文・専門書による手法面での調査と緑内障データの一次分析を更に進めるとともに、 両者の知見を合わせてアルゴリズムの開発作業を開始する。また現在の環境も二年目となり少し余裕は出てきているので徐々に研究スピードを上げて行く。