ディープラーニングニューラルネットワークを用いた網膜厚からの視野感度推定

2019 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 17K16960
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 藤野 友里 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (20768254)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 緑内障 / 光干渉断層計 / 視野

研究実績の概要

緑内障の視野感度は神経節細胞層を含む網膜厚と密接に関連している。最近では光干渉断層計を利用して、黄斑部領域の黄斑網膜厚、網膜神経線維層(RNFL)、神経節細胞層(GCL)+内網状層(IPL)、視細胞層+網膜色素上皮層(OS+RPE)などの厚みを精細に測定することが可能となった。これらの測定は中心10度の視野に対応している。本研究ではこれらの測定された網膜層厚から中心10度視野感度を予測するモデルの構築を行った。具体的には畳み込みニューラルネットワークを用いて3つの黄斑網膜厚維層、神経節細胞層+内網状層、視細胞層+網膜色素上皮層を用いて予測した（CNNモデル）。更に予め大量の視野データから緑内障性視野障害パターンを抽出しておき、このパターンに照らして予測視野感度を正則化する事後的に行うモデルも構築した（PBRモデル）。CNNのみで予測を行った場合の各視野測定点の予測誤差の平均6.76 dB, PBRを用いた方法では6.16 dBと高い推定精度を達成し、CNNのみの予測に対しての予測誤差は約10％減少した。

研究成果

• [雑誌論文] Predicting the glaucomatous central 10 degrees visual field from optical coherence tomography using deep learning and tensor regression. (2020)
  • 著者名/発表者名: Xu L, Asaoka R, Kiwaki T, Murata H, Fujino Y, Matsuura M, Hashimoto Y, Asano S, Miki A, Mori K, Ikeda Y, Kanamoto T, Yamagami J, Inoue K, Tanito M, Yamanishi K.
  • 雑誌名: Am J Ophthalmol 巻: - ページ: -
  • 査読あり
• [学会発表] Data augmentation を用いた視野進行予測の有用性の検討 (2019)
  • 著者名/発表者名: 松浦 将人、村田博史、藤野友里、三木篤也、谷戸正樹、溝上志朗、森和彦、鈴木克佳、山下高明、柏木賢治、庄司信行、朝岡亮
  • 学会等名: 日本視野画像学会