| 研究課題/領域番号 |
19K10662
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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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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
川崎 良 大阪大学, 医学系研究科, 特任教授(常勤) (70301067)
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| 研究分担者 |
大久保 孝義 帝京大学, 医学部, 教授 (60344652)
中島 悠太 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 准教授 (70633551)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 眼底写真 / 人工知能 / 健康診断 / 動脈硬化 |
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| 研究成果の概要 |
「眼は全身の窓」と呼ばれ、循環器疾患リスク評価のための臓器障害としての眼底所見は長らく検診などで用いられてきた。「網膜細動脈硬化所見」（シェイエ：S所見）の評価法は目視に頼ってきた。今回、網膜細動脈硬化所見の判定システムを作成した。今回作成した複数の深層学習モデルからなるパイプラインで眼底画像から血管の抽出を経て交差部の抽出はprecision 98.1%、recall 89.7%の精度を得た。網膜細動脈交叉現象の重症度推定はカッパ値で0.61、一致度は0.77であった。今回の研究を通じ眼底写真を医師が判定するプロセスを再現しつつ、自動で判定するシステムを構築することができた。
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| 自由記述の分野 |
疫学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
特定健康診査において循環器リスク評価のための眼底検査の潜在的な対象人数は約2600万人にも上る。このような対象者に、迅速かつ再現性の高い眼底評価方法で循環器病リスク評価に貢献する眼底指標を提供することは我が国の循環器病予防に貢献する可能性がある。
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