| 講演名 | 2017-05-26 眼底検査装置からの出力データを用いた緑内障視神経乳頭形状分類の機械学習モデルの構築 安 光州(TOPCON/理研), 面高 宗子(東北大), 津田 聡(東北大), 志賀 由己浩(東北大), 高田 菜生子(東北大), 木川 勉(TOPCON), 中澤 徹(東北大/理研), 横田 秀夫(理研), 秋葉 正博(TOPCON/理研), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 緑内障患者の視神経乳頭形状の自動分類を行なう機能を提供することで、緑内障診断および治療の指針にすることを目的とする．開放隅角緑内障105人163眼の，眼底検査装置からの出力データを用いて，Support Vector Machine，Neural Network，Naive Bayes，Gradient Boosting Decision Treeの合計4つの機械学習分類モデルを構築した．分類性能を比較した結果，Neural Network分類モデルを用いることで最大正解率85.6%を得ることがわかった．視神経乳頭形状分類の確信度を提示することにより，複合的な因子を持つ緑内障の臨床診断の支援になると期待される． |
| 抄録(英) | This study aims to classify OAG patients’ optic disc shape objectively. This study enrolled 163 eyes of 105 OAG patients. Four machine learning classifiers, such as Support Vector Machine, Neural Network, Naive Bayes, Gradient Boosting Decision Tree, were applied with a variety of quantified data from ophthalmic examination equipment. As a result of comparing the prediction models’ performance, the accuracy of neural network was the highest, 85.6% validated with test data. It is expected that, the confidence level of the predicted disc types should be very useful for the medical care of patients with OAG. |
| キーワード(和) | 緑内障 / 視神経乳頭形状 / OCT / 機械学習 / 特徴選択 |
| キーワード(英) | glaucoma / optic disc shape / OCT / machine learning / feature selection |
| 資料番号 | SIP2017-12,IE2017-12,PRMU2017-12,MI2017-12 |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IE / MI / SIP |
|---|---|
| 開催期間 | 2017/5/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・ヘルスケアのための生体信号・画像解析と理解 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / 高村 誠之(NTT) / 増谷 佳孝(広島市大) / 中静 真(千葉工大) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / Seishi Takamura(NTT) / Yoshitaka Masutani(Hiroshima City Univ.) / Makoto Nakashizuka(Chiba Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 藤吉 弘亘(中部大) / 浜本 隆之(東京理科大) / 市ヶ谷 敦郎(NHK) / 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大) / 奥田 正浩(北九州市大) / 村松 正吾(新潟大) |
| 副委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Atsuro Ichigaya(NHK) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.) / Masahiro Okuda(Univ. of Kitakyushu) / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / 坂東 幸浩(NTT) / 宮田 高道(千葉工大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) / 平林 晃(立命館大) / 宮田 高道(千葉工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Yukihiro Bando(NTT) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidetaka Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) / Akira Hirabayashi(Ritsumeikan Univ.) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 河村 圭(KDDI研) / 高橋 桂太(名大) / 原口 亮(兵庫県立大) / 平野 靖(山口大) / 渡邊 修(拓殖大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Kei Kawamura(KDDI R&D Labs.) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Signal Processing |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 眼底検査装置からの出力データを用いた緑内障視神経乳頭形状分類の機械学習モデルの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of optic disc shape in glaucoma using machine learning based on quantified ocular parameters from ophthalmic examination instruments |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 緑内障 / glaucoma |
| キーワード(2)（和/英） | 視神経乳頭形状 / optic disc shape |
| キーワード(3)（和/英） | OCT / OCT |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 安 光州 / Guangzhou An |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社トプコン/理化学研究所(略称：TOPCON/理研) TOPCON Corporation/RIKEN(略称：TOPCON/RIKEN) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 面高 宗子 / Kazuko Omodaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 津田 聡 / Satoru Tsuda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 志賀 由己浩 / Yukihiro Shiga |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 高田 菜生子 / Naoko Takada |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 木川 勉 / Tsutomu Kikawa |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 株式会社トプコン(略称：TOPCON) TOPCON Corporation(略称：TOPCON) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 中澤 徹 / Toru Nakazawa |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 東北大学/理化学研究所(略称：東北大/理研) Tohoku University/RIKEN(略称：Tohoku Univ./RIKEN) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 横田 秀夫 / Hideo Yokota |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 理化学研究所(略称：理研) RIKEN(略称：RIKEN) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 秋葉 正博 / Masahiro Akiba |
| 第 9 著者 所属（和/英） | 株式会社トプコン/理化学研究所(略称：TOPCON/理研) TOPCON Corporation/RIKEN(略称：TOPCON/RIKEN) |
| 発表年月日 | 2017-05-26 |
| 資料番号 | SIP2017-12,IE2017-12,PRMU2017-12,MI2017-12 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | SIP-47,IE-48,PRMU-49,MI-50 |
| ページ範囲 | pp.63-66(SIP), pp.63-66(IE), pp.63-66(PRMU), pp.63-66(MI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) |