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J-GLOBAL ID：202002216574073420   整理番号：20A0374065

深い畳み込みニューラルネットワークを用いたドライアイスクリーニングのための表面穿刺角膜炎グレーディング【JST・京大機械翻訳】

Superficial Punctate Keratitis Grading for Dry Eye Screening Using Deep Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： Su Tai-Yuan (Electrical Engineering Department, Yuan-Ze University, Taoyuan, Taiwan) ,  Ting Peng-Jen (Electrical Engineering Department, Yuan-Ze University, Taoyuan, Taiwan) ,  Chang Shu-Wen (Department of Ophthalmology, Far Eastern Memorial Hospital, New Taipei City, Taiwan) ,  Chen Duan-Yu (Electrical Engineering Department, Yuan-Ze University, Taoyuan, Taiwan)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 20  号： 3  ページ： 1672-1678  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 眼表面損傷はドライアイ症候群の主要な特徴である。ドライアイに起因する眼表面損傷は,眼表面上に表面の斑点状角膜炎(SPK),または穿刺点と呼ばれる。眼表面蛍光染色試験のような現在の診断法において,眼科医は眼表面を染色し,点状ドットを可視化し,次に,それらを等級付けするためにそれらを同定する。等級づけ結果に基づいて,眼科医は更なる診断を行う。エキスパートにとって,一貫した結果を達成することは困難である。【方法】本研究は,自動的に点状ドットを検出するために,深いCNN(畳込みニューラルネットワーク)モデルを訓練するために提案した。次に,点状ドットの被覆率を表すCNN-SPK値と呼ばれる値を得た。101人の参加者からの標準フルオレセイン染色画像を収集した。結果:残りの81人の参加者の推定CNN-SPK値と臨床グレードの間の相関は有意であった(r=0.85;p<0.05)。この観察に基づいて,最終等級づけのための統計的アプローチを提案した。81人の参加者からのCNN-SPK値と対応する臨床グレードを用いて,2つの隣接グレード間のCNN-SPK閾値を見出した。また,著者らは,感受性において0.94,特異性において0.79をもたらす,ウィット-とウィットアウト-SPK-症状の間の閾値を得た。【結論】著者らの自動方法は,点状のドットの重症度を確実に等級付けするために使用される可能性があり,乾燥診断の効率を向上させることができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 感受性 ,  被覆率 ,  染色 ,  *ドライアイス ,  可視化 ,  *穿刺 ,  等級づけ ,  *眼球乾燥症 ,  *角膜炎 ,  清掃 ,  ラクトン ,  スピロ化合物 ,  フェノール類 ,  芳香族縮合化合物
準シソーラス用語： 重症度 ,  特異性 ,  蛍光染色 ,  眼表面 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： レーダ  (ND13010H) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  炭素とその化合物  (YB02060D) ,  制御機器一般  (IC02010N) ,  生体計測  (EL03020C)

物質索引 (1件)： フルオレセイン

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  ドライアイス ,  クリーニング ,  穿刺 ,  角膜炎 ,  グレーディング