2018 年度研究成果報告書

解像度レス眼底画像解析の最適特徴フィルタの開発

研究課題

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研究課題/領域番号	15K00416
研究種目	基盤研究(Ｃ)
配分区分	基金
応募区分	一般
研究分野	生命・健康・医療情報学
研究機関	豊田工業高等専門学校
研究代表者	松田充夫豊田工業高等専門学校, 機械工学科, 教授 (30370026)
研究協力者	徳高平蔵佐藤秀昭但馬文昭川田礼治
研究期間 (年度)	2015-10-21 – 2019-03-31
キーワード	ソフトコンピューティング / フィルタバンク処理 / 眼底画像解析 / 眼底疾患部の検出・判定
研究成果の概要	本研究の目的は，ソフトコンピューティング技術を用いた眼底欠陥部の検出・判定手法により低解像度の眼底画像から高い判別精度を実現する最適特徴量及び特徴フィルタを開発することと，その最適なフィルタと，緑内障診療ガイドラインの視神経の質的判定と量的判定で定義するパラメータとの相関性を明らかにすることであった。開発手法は複数のスケールと方向性のフィルタバンクを用いることにより解像度の異なる眼底画像の識別を可能にし，その識別率は83.5～86.57%を達成し訓練された人の識別率84.5%を超えた。本手法と「緑内障診療ガイドライン」の視神経の質的・量的判定との相関性を有意度の概念から解明する手段を提示した。
自由記述の分野	ソフトコンピューティング
研究成果の学術的意義や社会的意義	最近，脳機能を模したソフトコンピューティング分野の発展はめざましく，眼底画像の解析・診断への応用は従来の医療技術では解決できない困難を突破できる可能性を秘めている。しかし低解像度の眼底画像から診療ガイドラインに関連づけた眼底画像解析の研究や応用はほとんど見当たらなかった。本研究は，フィルタバンク処理により低解像度から標準的な解像度まで（解像度レスと称する）の眼底画像から診療ガイドラインに匹敵する画像診断の精度を実現する手法を確立し，緑内障診療ガイドラインの判定基準との相関性を明らかにした。