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Keratoconus Diagnosis, Staging, and Prediction of Progression Using Deep Learning of Anterior Segment Optical Coherence Tomography Maps.

使用眼前节光学相干断层扫描图的深度学习进行圆锥角膜诊断、分期和进展预测。

基本信息

批准号：
21K09706
负责人：
神谷和孝
金额：
$ 2.16万
依托单位：
Kitasato University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

北里大学病院・宮田眼科病院において円錐角膜と診断され、前眼部光干渉断層計（CASIA 2, Tomey社）およびプラチドリング式角膜形状解析（TMS-4, Tomey社）の撮像データが得られた連続症例300例300眼を対象とし、屈折異常以外に眼疾患を有さず、同撮像データが得られた症例300例300眼を対照とした。円錐角膜および正常眼の撮像データから、それぞれ角膜前面曲率、後面曲率、前面高さ、後面高さ、角膜厚、全屈折力のカラーコードマップを取得する。次に、これら6つのマップを用いて、合計600眼をいずれも無作為に等分した5グループに分け、深層学習と分割交差検証を行った。まず、4グループの各画像情報について、特徴量を定義せず、そのまま折り畳みニューラルネットワークを用いた深層学習（プラットフォーム: Pytorch・ネットワークモデル: ResNet18）を行った後、残り1グループに対して交差検証を行い、それぞれ角膜前面曲率、後面曲率、前面高さ、後面高さ、角膜厚、全屈折力の計6つの分類器を作成した。次に、これら6つの分類器を加重平均した上で、総合したスクリーニングテスト、病期分類を行い、感度、特異度、精度（適合度）、正確度をそれぞれ算出した。その結果、①円錐角膜の総合診断能③各単一画像（角膜前面曲率、後面曲率、前面高さ、後面高さ、角膜厚、全屈折力）別の診断能として正確度90％以上②総合病期分類能・各分類器の病期分類能として正確度80％以上④各形状解析装置（前眼部光干渉断層計・プラチドリング式角膜形状解析）はいずれも正確度90％以上も、前眼部光干渉断層計が良好な結果が得られている。

The cornea was cut off in the Tian Eye Hospital of Beili University Hospital (CASIA 2, Tomey). The shape of the cornea was analyzed (TMS-4, Tomey). There were 300 cases of conjunctivitis. The corneal thickness, total flexion force, anterior corneal curvature, posterior corneal curvature, anterior corneal curvature, posterior corneal curvature, anterior corneal curvature, posterior corneal curvature, anterior corneal curvature, posterior corneal curvature, corneal thickness, total flexion force, corneal thickness and total flexion force were measured. In total, 600 eyes were not divided equally, and the intersection was divided into two parts in each case. The figures of each portrait show that there is a difference between the figures, the definition, the curvature of the cornea, the curvature of the back, the height of the front, the height of the back, the height of the back. The corneal thickness and total bending force were measured by the classifier. The second, second, second and sixth classifiers increase the average number of symptoms, the number of patients, the duration of the disease, sensitivity, specificity, accuracy (fit), accuracy and accuracy. The results showed that there was one portrait of each one (anterior corneal curvature, posterior corneal curvature, anterior high cornea, posterior corneal height, corneal thickness, (total bending force) the correct accuracy of each classifier is more than 80%, and the accuracy of 4 shape analysis devices (anterior eye light dry cut-off and corneal shape analysis) is more than 90%, and the good results of the front eye light dry cut-off test are good.

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

屈折矯正手術アップデート 2022

2022 年屈光手术更新

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Sugihara K;Takai Y;Kawasaki R;Nitta K;Katai M;Kitaoka Y;Yokoyama Y;Omodaka K;Naito T;Yamashita T;Mizoue S;Iwase A;Nakazawa T;Tanito M;神谷　和孝
通讯作者：
神谷　和孝

AIを用いた円錐角膜の診断

使用 AI 诊断圆锥角膜