| 研究課題/領域番号 |
16K01415
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
医用システム
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| 研究機関 | 滋賀県立大学 |
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研究代表者 |
畑中 裕司 滋賀県立大学, 工学部, 准教授 (00353277)
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| 研究分担者 |
川崎 良 公益財団法人大阪府保健医療財団大阪がん循環器病予防センター(予防推進部・循環器病予防健診部・健康開発, その他部局等, その他 (70301067)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 高血圧性眼底 / 循環器疾患 / 細動脈狭細化 / 血管解析 / 病変検出 / 経時変化 / レジストレーション / 深層畳み込みニューラルネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
眼底検査は循環器疾患を対象にした検診や人間ドックで用いられている。しかし、検診では医師が目視に頼って主観的評価を行っており、診断の再現性が低く、かつ時間的・人資源的に効率が悪い。過去画像を参照した被験者の経時変化も非効率であるために行われていない。本研究では、眼底を経時的な観点で診断するためのツール開発と、収集した眼底画像データベースから抽出したコンテキストを利用して循環器疾患の病変を自動検出するツールを開発した。
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| 自由記述の分野 |
医用画像処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
少子高齢化社会を迎えるにあたり、低コストで再現性のある定量的な検診が求められる。眼底検査を診断する医師の負担増を招かずに被験者の血管状態の経時変化を解析するためのツールが実在しない。本研究では基礎的なツールを開発し、経時変化解析の有用性に関する臨床研究に役立つことを期待する。また、本研究では画像と教師データを与えることで眼底血管のコンテキストの集約化が可能となり、先行研究よりも容易にツールの導入と運用が可能である。
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