En face OCT画像と深層学習を用いた黄斑上膜の手術適応基準の策定

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黄斑上膜(ERM)は最も頻度の高い黄斑疾患であり、適切な時期に手術治療を行わなければ不可逆的な視機能障害を来す疾患である一方、適切な治療時期の判断が困難であるという問題点がある。申請者らは網膜光干渉断層計(OCT)のen face画像を用いる事で、ERMによって網膜にかかる牽引力を定量評価できる事を見出し、en face OCT画像所見とERMによる視機能障害が有意に相関することを明らかにした。本研究では、OCTのen face画像とディープラーニング(深層学習)技術を用いてen face OCT画像の詳細な解析を行い、ERMの収縮によって生じる網膜牽引力がERMの主症状である歪視に及ぼす影響について明らかにすることでERMの病態解明に取り組み、新たな汎用性の高い手術適応基準の策定を目指す。本年度は引き続き症例数を蓄積させ、OCT en face画像と網膜牽引力により生じる網膜皺襞最大深度との関係性の解析を進めた。OCT画像の抽出方法を定めて2種の予測モデルを作成し、いずれも現時点で10μm台前半の誤差での予測が可能となっている。続いて、OCT en face画像と歪視量の関係性の解析を進めているが、こちらは測定誤差が大きく、網膜皺襞最大深度ほどの予測精度は現状まだ得られていない。