[Contact]   [English]  
Home  |   Research  |   Lecture  |   Publications  |   Products & Services  |   People  |   Links  |  


Home > Research > deep_learning_2 >

■ディープラーニング×医療画像


(c)todoroki lab.


マルチモーダル学習を用いたBRVO患者の治療後の視力推定


網膜内では静脈と動脈が複雑に走行しており,一部に静脈と動脈が交差しています.その網膜静脈交差部において網膜静脈の分岐が閉塞する疾患は網膜静脈分岐閉塞症(BRVO)と呼ばれます.閉塞した静脈の内圧は上がり,血管壁から血液や滲出液が網膜内に貯留します.これが黄斑部へ達すると黄斑浮腫を引き起こし,視力が低下します.
BRVOの眼球に抗VEGF薬を注射することで,視力が改善する例もありますが,改善しない例もあります.注射による視力の改善量を事前に予測できれば,注射するべきか否かという判断の助けとなり,患者の予後のQOL向上,治療コストの低下につながります.
そこで,本研究では,注射前の網膜の光干渉断層像(OCT)画像を入力とし,抗VEGF薬を注射した後の視力を出力(予測)する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発しました.
開発したCNNによって推定した治療後の視力(LogMAR視力)が誤差0.2以内におさまった割合は,最大で75%でした.


本研究は名古屋大学と東京工業大学の研究倫理審査委員会の承認の下で実施したものです.


以下は,上記と関連する研究です.


■ディープラーニング × 機械工学


(c)todoroki lab.


■脳科学 × 機械工学


(c)todoroki lab.


_

Copyright© 2006-Todoroki Lab. All rights reserved.