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: 緑内障 / 機械学習 / 最適輸送 / 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。