Risk profiling for cardiovascular diseases using the retinal images

使用视网膜图像进行心血管疾病的风险分析

基本信息

批准号：
22H03353
负责人：
川崎良
金额：
$ 10.9万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

1970年代から続く循環器疾患の検診において、眼底検査は「高血圧の臓器障害としての血管形態変化を検出する」という目的で用いられてきた。一方で、医師の眼には微細すぎて判別できないような形態変化であっても医用画像解析に大きな成果を上げつつある深層学習を用いて、眼底画像から「血圧値、ヘモグロビンA1C値、HDLコレステロール値、LDLコレステロール値、中性脂肪値、body mass index、推定糸球体濾過量喫煙習慣（現在喫煙・過去喫煙・喫煙歴なし）、運動習慣、食事習慣」の状態を推定する深層学習モデル群の試みが報告されている。そこで本研究では、眼底写真を入力に、循環器疾患危険因子を出力に据えて、「血液検査でしか得られない循環器疾患危険因子の保有状況（リスクプロファイル）を眼底画像から得ることができる。」という新たな仮説を検証すべく、深層学習モデル群の開発を進めてきた。今回、国内外の複数の大規模疫学研究のデータを用いてその精度を検証するとともに、社会実装に向けた技術的なロードブロックを乗り越えるべく実証研究を行う。具体的には国内外の大規模疫学コホート研究で既に取得されている情報を用いて、（１）眼底画像から高精度で循環器疾患リスク因子を推定する深層学習モデル作成と検証、（２）眼底カメラ機種、画像仕様に対応した一般化可能性の高い深層学習モデル作成、（３）眼底画像から循環器疾患リスク因子の経時的変化を推定する深層学習モデルの作成、を行う。

在筛查自1970年代以来一直持续的心血管疾病的筛查中，底眼检查已被用来“检测血管形态的变化是由于高血压引起的器官损害。” On the other hand, there have been reports of attempts to use deep learning models to estimate the status of "blood pressure, hemoglobin A1C, HDL cholesterol, LDL cholesterol, triglyceride levels, body mass index, estimated glomerular filtration smoking habits (currently smoking, past smoking, no smoking history,), exercise habits, and diet habits" from fundus images, using deep learning, which is becoming a即使形态学变化对于医生的眼睛来说太小，医学图像分析中的重大成就。因此，在这项研究中，我们一直在开发一组深度学习模型，以检验新的假设：“心血管疾病的运输风险因素的状态，只能通过血液测试（风险概况）获得的心血管疾病。”这次，我们将使用来自日本和国外的多个大规模流行病学研究的数据来验证此的准确性，并将进行实证研究以克服针对社会实施的技术路障。 Specifically, using information already obtained in large-scale epidemiological cohort studies in Japan and abroad, we will: (1) create and verify deep learning models that estimate cardiovascular disease risk factors with high accuracy from fundus images, (2) create deep learning models that are likely to be generalized to accommodate fundus camera models and image specifications, and (3) create deep learning models that estimate the changes in cardiovascular disease risk factors over time from fundus images.

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Structure-Oriented Transformer for retinal diseases grading from OCT images

用于根据 OCT 图像对视网膜疾病进行分级的面向结构的 Transformer

DOI：
10.1016/j.compbiomed.2022.106445
发表时间：
2023
期刊：
Computers in Biology and Medicine
影响因子：
7.7
作者：
Shen Junyong;Hu Yan;Zhang Xiaoqing;Gong Yan;Kawasaki Ryo;Liu Jiang
通讯作者：
Liu Jiang

Cardiovascular Disease Risk Prediction using Retinal Images via Explainable-AI based models with Traditional CVD risk factor estimation

通过基于可解释 AI 的模型和传统 CVD 风险因素估计，使用视网膜图像进行心血管疾病风险预测

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Ryo Kawasaki;Yiming Qian;Liangzhi Li;Kohji Nishida;Yuta Nakashima;Hajime Nagahara
通讯作者：
Hajime Nagahara

Is Retinal Assessment still Useful for Cardiovascular Risk Stratification in the Modern Era?

DOI：
10.5551/jat.ed190
发表时间：
2022-10-01
期刊：
Journal of atherosclerosis and thrombosis
影响因子：
4.4
作者：
Kawasaki R
通讯作者：
Kawasaki R

Match them up: visually explainable few-shot image classification

DOI：
10.1007/s10489-022-04072-4
发表时间：
2020-11
期刊：
Applied Intelligence
影响因子：
5.3
作者：
Bowen Wang;Liangzhi Li;Manisha Verma;Yuta Nakashima;R. Kawasaki;H. Nagahara
通讯作者：
Bowen Wang;Liangzhi Li;Manisha Verma;Yuta Nakashima;R. Kawasaki;H. Nagahara