深層学習を用いた視野検査結果予測

使用深度学习预测视野测试结果

• 批准号: 21K16903
• 负责人: 伊野田 悟
• 金额: $ 2.08万
• 依托单位: Jichi Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K16903/
• 关键词: 深層学習; 緑内障; 眼底カラー画像; 人工知能; 視野予測

カラー眼底画像および光干渉断層計のBスキャン画像を約200GB分（１枚400kb~500kb相応）出力を行った。撮影されたカラー眼底画像の日付と相応する視野検査結果として、撮影日前後の３ヶ月と規定して、既に入手済みの静的視野検査時データと時期が一致する画像が２５００枚程度あり、初期のモデル構築を行いパラメータを調整中である。AIモデルとしては、入力を眼底４５度画像、出力を２４－２ハンフリー視野検査結果(thesholdsmap, total deviation map, patttern deviation map）としている。また、入力時データとして、年齢を入力することが可能なので、ベースラインモデルを構築後調整因子として年齢を入れる予定である。また、学習時因子として屈折値も必要か検討中である。出力はテーブルデータ：１０×10となるため、それを臨床で一般に描出できるグラフィックインターフェースに変換する。

The output of the fundus image and optical coherence tomography is about 200GB (1 400kb~500kb phase). The results of visual field inspection of the fundus images of the imaging system are as follows: 3 months before and after the imaging system is established; the visual field inspection time and period of the static fundus images are consistent; the images are up to 2500 pieces; the initial fundus images are constructed; and the adjustment is in progress. AI The adjustment factor after construction is determined according to the input time and input time. The study time factor is not necessary. Output: 10×10