| 研究課題/領域番号 |
18KK0253
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
朝岡 亮 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (00362202)
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| 研究分担者 |
結城 賢弥 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (00365347)
松浦 将人 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (00768351)
藤野 友里 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (20768254)
村田 博史 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80635748)
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| 研究期間 (年度) |
2018-10-09 – 2024-03-31
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| キーワード | 視野、光干渉断層計データの収集 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では下記の操作を行う。
①半教師付き学習を応用した深層学習法を用いた約25,000例分の視野結果と光干渉断層計による網膜神経節細胞層厚の特徴量抽出モデルを構築する。②深層学習法による特徴量抽出には、これまで主に用いられてきたDenoising AutoencoderではなくVariatoinal Autoencoderを応用し、精度向上が図れるか明らかにする。③①で得られた視野検査結果、光干渉断層計による網膜神経節細胞層厚の特徴量の複合的な時間変化に対する変分近似ベイズ法を構築する。④①③による検証モデルを用いて視野進行解析及び予測精度の向上が図れるか明らかにし、英国で施行された多施設ランダム化比較試験による未治療群のデータを用いて予測モデルの検証及び訓練を行う。
現在のところ、約25,000例分の視野結果と光干渉断層計による網膜神経節細胞層厚の特徴量抽出モデル構築のためのデータ収集、およびその後の解析に用いる200例400眼の複数回の視野および光干渉断層計データの取得へ向けデータ抽出を行い、匿名化、データフレーム構築を行っている。
更に変分近似ベイズモデルを中心10度視野データでも再訓練し、視野進行を予測するモデルの構築し、第8回World Glaucoma Congressにて報告し、論文化を行っている。同時に英国でのＵＫＧＴＳデータのうち視野データについてデータ取得を行っている。また、変分近似ベイズモデルを用いた高速視野測定アルゴリズムの有用性の検証を行っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
順調にデータの構築が行われている。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き視野および光干渉断層計データの収集を行い、同時に視野進行予測モデルの構築を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度は既存のモデルの中心10度視野への応用や、データ取得の加速を優先的に行った。
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