核磁気共鳴データのパターン認識解析による緑内障線維柱帯切除術の予後予測法の開発

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K15732
• 研究種目: 挑戦的萌芽研究
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 眼科学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 吉村 長久 京都大学, 医学研究科, 特命教授 (70211662)
• 研究分担者: 小池 薫 京都大学, 医学研究科, 教授 (10267164) ; 平川 慶子 日本医科大学, 医学部, 助手 (30165162) ; 佐藤 格夫 京都大学, 医学研究科, 准教授 (30409205) ; 柚木 知之 京都大学, 医学研究科, 助教 (50639094) ; 赤木 忠道 京都大学, 医学研究科, 講師 (30580112) ; 中西 秀雄 京都大学, 医学研究科, 助教 (80724278) ; 池田 華子 京都大学, 医学研究科, 准教授 (20372162)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: 核磁気共鳴法 / パターン認識 / 緑内障 / 血清

研究成果の概要

眼圧以外の発症進行危険因子を有する緑内障症例の識別や、緑内障線維柱帯切除術後の眼圧再上昇症例の事前識別は、現時点では難しい。生体試料を核磁気共鳴(NMR)計測し、ケモメトリクスを用いてデータ解析する手法によって、眼圧以外の危険因子が寄与する緑内障症例の識別や緑内障線維柱帯切除術予後不良症例の識別が可能か検討した。まず、緑内障患者の血清検体の測定に最適なNMR計測値の取得法および信号処理法を開発した。次に、19検体のNMR信号処理を行い、PLS-DA法によるクラス分類を行ったところ、眼圧が高い緑内障群と正常眼圧緑内障群は個々にクラスター化する傾向が見られた。

自由記述の分野

眼科