Sex and disease judgment using color fundus photography

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眼底写真パラメータから性別だけなく、血圧・内科疾患（高血圧・糖尿病・高脂血症の有無）・眼圧・眼軸長・屈折・身長・体重などを重回帰分析で推定し、それぞれの項目における眼底写真パラメータの特徴を抽出することを目的としている。しかし、疫学調査で得られた約３０００眼の眼底写真があるが、人の手でパラメータを測定するには時間がかかりすぎるために自動で眼底写真パラメータを測定できるプログラムの開発を目標とした。また自動測定プログラムを用いれば、人の手で測定する場合に生じる測定ごとの差がなくなり、客観的に再現性の高い測定数値を得ることができる。眼底写真パラメータの自動解析ソフトは、中心窩と視神経乳頭辺縁を自動検出できるようになった症例は増加して、中心窩と視神経乳頭縁の自動検出の精度が８０％程度に向上したが、自動検出の限界となっている。そのため、測定がうまくいかない２０％を検出し人の手で修正する機能を追加する必要がある。中心窩と視神経乳頭縁の自動検出が成功した眼底写真では視神経乳頭形状と面積・視神経乳頭周囲の耳側、上耳側、上方、上鼻側、鼻側、下鼻側、下方、下耳側と中心窩の赤・緑・青の明度の平均とこれらの値から計算される紋理程度を数値化して、エクセルに自動で書き出すことができた。人の手で行った数値化と比較して、相関係数は０．９以上と高く、眼底写真パラメータの約半分の項目を自動で正確に数値化できることが証明された。