光干渉断層計画像から緑内障の視野を推測する３次元畳み込みニューラルネットワークモデルの構築
DOI:
https://doi.org/10.51094/jxiv.170キーワード:
光干渉断層計、 緑内障、 視野、 機械学習抄録
目的: 光干渉断層計（OCT）画像からの視野推定精度を向上させるため、従来の2次元モデルに代えて、セグメンテーション不要の3次元畳み込みニューラルネットワークモデル（3DCNN）により学習を行った。
対象: 単一施設の後ろ向き全例調査。
方法： OCTに加えハンフリー視野計(HFA) 24-2もしくは10-2検査を受けた、すべてのタイプの緑内障または緑内障の疑いの患者を含む3,416人（6,356眼）を調査した。眼外疾患による視野欠損例を除き、緑内障の有無に関わらず眼内疾患の含有例も信号強度指数が低い画像もすべて学習対象とした。学習すべき視野及び視野の傾きの教師値は、視野閾値の測定点毎の回帰直線から算出した。全測定点の視野の平均教師値は、HFA24-2 で 26.5 ± 6.91 dB［平均 ± 標準偏差］、HFA10-2 で 27.8 ± 8.30 dB であった。
結果: 緑内障患者のペアデータあたりの二乗平均平方根誤差は、HFA24-2で3.27±2.20dB、HFA10-2で3.02±2.28dBであった。緑内障患者の測定点毎の視野と推測視野のピアソンの積率相関係数はHFA24-2でr=0.848、HFA10-2でr=0.882であった。緑内障患者のMD値と推測MD値のピアソンの積率相関係数はHFA24-2でr=0.903、HFA10-2でr=0.923であった。緑内障患者の測定点毎の視野の傾きに関し、教師値と推測値のピアソンの積率相関係数はHFA24-2でr=0.431、HFA10-2でr=0.438であった。緑内障患者のMD値の傾きに関し、教師値と推測値のピアソンの積率相関係数はHFA24-2でr=0.429、HFA10-2でr=0.383であった。
結論: 3DCNNモデルにより、OCT画像からの高い視野推測精度を達成した。
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投稿日時: 2022-09-20 04:54:45 UTC
公開日時: 2022-09-27 00:12:15 UTC
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