深層学習を用いた強度近視緑内障診断補助システムの構築

• 研究課題/領域番号: 25K12884
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分56060:眼科学関連
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 木嶋 理紀 北海道大学, 大学病院, 助教 (20443947)
• 研究分担者: 福津 佳苗 北海道大学, 大学病院, 医員 (60985175) ; 齋藤 理幸 北海道大学, 大学病院, 助教 (90443944)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2025年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
• キーワード: 強度近視 / 緑内障 / OCT / 深層学習 / 視野

研究開始時の研究の概要

強度近視眼において、緑内障性視野障害は最も頻度の高い合併症で失明の原因となりうるが、検眼鏡的な眼底所見と視野障害パターンが一致せず、評価が難しい。また網脈絡膜全体の菲薄もあるため、光干渉断層計(OCT)の黄斑マップでは早期の緑内障診断、進行予測が困難である。
この研究では、強度近視眼における網膜外層変化（網脈絡膜萎縮）も含めた緑内障性の変
化を、OCTで観察した断層写真を様々な平面で再構成した全体のデータを用い、網脈絡膜の3次元的な立体構造と視野や視野障害の進行度を、深層学習を用いて対応させることで、視野と進行度を予測するモデルを作成する。