角膜形状解析画像の機械学習を用いた分類に関する論文掲載のお知らせ

北里大学、宮田眼科病院とクレスコ技術研究所による、角膜形状解析画像の機械学習を用いた分類に関する研究論文が学術雑誌に掲載されました。

論文タイトル	Keratoconus detection using deep learning of colour-coded maps with anterior segment optical coherence tomography: a diagnostic accuracy study
著者	神谷 和孝(*1), 綾塚 祐二(*2), 加藤 雄大(*2), 藤村 芙佐子(*1), 高橋 正英(*3), 庄司 信行(*3), 森 洋斉(*4), 宮田 和典(*4)   *1: 北里大学医療衛生学部視覚機能療法学専攻視覚生理学 *2: 株式会社クレスコ 技術研究所 *3: 北里大学医学部眼科学 *4: 宮田眼科病院
掲載学術誌	BMJ Open (BMJ) https://bmjopen.bmj.com   論文の閲覧・ダウンロードはこちら
発行日	2019年9月27日
論文概要	前眼部OCT で得られるカラーコードマップ画像にディープラーニングを適用し、円錐角膜の診断能を調べた。正常眼及び円錐角膜のグレード1～4 の症例について角膜前面・後面の高さ、前面・後面の曲率、角膜厚、全屈折力の 6種の画像に対しそれぞれディープラーニングを適用した。結果はどの種類の画像に対しても、円錐角膜のスクリーニング及びグレードの識別双方において高い診断能を示し、また、6種の画像に対する分類結果の平均を取ることで、グレードの識別においてより高い診断能を示した。

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