加齢黄斑変性患者の視界を改善するコレクト/コンプリメント・リアリティ（CR）技術

点击翻译按钮获取中文摘要

加齢黄斑変性症(AMD、Age-Related Macular Degeneration)は、年齢を重ねるに従って網膜の中心に位置し視力の中核的機能を担う黄斑に異常が生じ、ものが歪んで見えたり（変視）、視界の中心部が暗くなったり（中心暗点）、 QOV (見え方の質、Quality of Vision)が著しく低下する病気である。本研究では、患者自らが身近なPC・携帯端末等を用いて自身の症状を手軽に検査でき、その結果に基づいて、日常生活の場面ごとに個人の視覚特性に合致したコンテンツを提示することにより、視野の歪みを軽減し、欠損した情報を補い、患者のQOV ひいてはQOL まで大幅に改善させられるような情報工学技術の提案を目的とする。本研究は、A：視界特性同定、B：視界矯正/補完、C：症状-病態の相互予測の3 部から構成されている。 令和4年度は視界特性について、令和3年度まで開発した線変形操作に基づく手法が、高齢者にとって操作方法と操作時間の両面で負担が大きいという問題を解決するための新しいアプローチを開発した。これは、対話型強化学習を用いて、システムが生成した曲線の候補をユーザに評価してもらうことで、歪みマップを最適化していく方法である。ユーザの負担を減らすために、対話型強化学習手法として比較的速く収束できるOptimal Path Forestを用いたRelevance Feedbackアルゴリズムを使用した。健常者のシミュレーション及び2名の患者による評価結果から、５回程度の評価で、本人の視野の歪みを反映した歪みマップを正確に生成できることを確認し、ユーザの負担を大幅に削減することに成功した。また、生成した歪みマップを用いて生成した補償画像の効果も実験で示すことができた。