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

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。

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。