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Estimating blood pressure changes, incidence of hypertension, and treatment effect on small vessels in the retina.

估计血压变化、高血压的发生率以及对视网膜小血管的治疗效果。

基本信息

批准号：
22K19671
负责人：
川崎良
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19671/
关键词：
高血圧深層学習眼底写真網膜血管

项目摘要

本研究は、過去に申請者が一般住民コホート研究において『高血圧の結果と考えられてきた網膜血管径変化が、非高血圧者でも認められる』という予想外の結果を得たこと、それが複数のコホート研究でも確認できたことに着想を得たもので、『眼底画像から高血圧の有無や血圧値、また、血圧値の変化を推定することができるか？』について明らかにしようとする挑戦的研究である。眼底画像の特定の所見はこれまでも高血圧の有病との関連、血圧値との関連などが報告されているが、今回は、画像を入力して現在の血圧値、高血圧の有病、高血圧の発症、血圧値の変化といった高血圧に関連するアウトカムを推定する深層学習モデルを作成する。さらに、高血圧の予防、治療評価、予後予測に応用できるか検証・評価する。具体的には、観察時の画像と臨床情報を入力とし、その後の高血圧関連アウトカムの推定を行うこと、また逆に高血圧の治療に伴い血圧値が変化したことを眼底画像から推定できるか、といった逆転の発想を人工知能モデルによって表現し、その臨床的意義を評価する。この研究により眼底検査という簡便かつ非侵襲的に繰り返し測定できる検査で、高血圧関連の様々な分類、予測に関するタスクを行うことができれば、健診受診の動機づけ、ハイリスク者絞り込み等これまでにないアプローチで寄与できる。また、治療に伴う生体影響の指標として治療評価法への応用の可能性もある。今年度は、眼底画像と血圧関連アウトカムを保有する大規模疫学研究を用いて、「眼底画像から高血圧の有無や血圧値、それらの変化を推定する」深層学習モデル群を作成した。仮説1「眼底画像には現在の血圧値の影響が表れており、高血圧の有病、現在の血圧値を推定できる。」については概ね予想通りの結果が得られており、横断研究で眼底写真を入力として、現在の収縮期血圧値、拡張期血圧値を推定する深層学習モデルを作成し、精度を検証した。

This study is based on the results of previous studies conducted by applicants for general population, including the assessment of retinal vascular diameter and the assessment of retinal vascular diameter. The study of the topic. The specific findings of fundus images include the correlation between high blood pressure and disease, the correlation between blood pressure values, the report, the current return, the image input, the current blood pressure, the correlation between high blood pressure and disease, the development of high blood pressure, the correlation between blood pressure values, and the estimation of deep learning. Prevention of hypertension, evaluation of treatment, evaluation of prognosis, evaluation of symptoms and signs, etc. Specific imaging and clinical information during observation, evaluation of the relationship between hypertension and prognosis, and evaluation of the relationship between hypertension and prognosis and prognosis. This study includes fundus examination, simple, non-invasive, diagnostic, hypertension related classification, predictive, motivational, and diagnostic. The index of biological effect of treatment and the possibility of application of treatment evaluation method This year, the fundus image and blood pressure correlation are maintained for large-scale epidemiological research, and the deep learning group is created for the estimation of the presence or absence of high blood pressure in fundus image. Note 1:"The fundus image indicates the influence of the present blood pressure value, the high blood pressure has disease, and the present blood pressure value is estimated." The results of this study were obtained from cross-sectional studies, and the results of deep learning were obtained from the estimation of the present systolic and diastolic blood pressure values.