深層学習を用いたスクリーニング視野計からの視野予測アルゴリズムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K19797
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分56060:眼科学関連
• 研究機関: 東京慈恵会医科大学
• 研究代表者: 西島 義道 東京慈恵会医科大学, 医学部, 助教 (80909391)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 緑内障 / スクリーニング / 視野 / 深層学習 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

申請者らが開発した視野計アイモ（imo）を使用したスクリーニングプログラム（imo screening program：ISP)を使用し、以下の3つを目指す。
①緑内障の有無だけでなく重症度を同時に予測するために、機械学習を用いてISPの結果からHumphrey Field Analyzer（HFA）の結果を予測するアルゴリズム開発　②光干渉断層計を併用することにより、構造上変化と機能性変化の両面を加味した予測モデルの作成　③開発したアルゴリズムを用いて、ISPにより緑内障の進行判定を行う。