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J-GLOBAL ID：202002229286869255   整理番号：20A0204850

角膜共焦点顕微鏡を用いた糖尿病性神経障害の診断のための人工知能ベースの深層学習アルゴリズム:開発と検証研究【JST・京大機械翻訳】

An artificial intelligence-based deep learning algorithm for the diagnosis of diabetic neuropathy using corneal confocal microscopy: a development and validation study

著者 (25件)： Williams Bryan M. (Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool, Liverpool, L7 8TX, UK) ,  Williams Bryan M. (St Paul’s Eye Unit, Royal Liverpool University Hospital, Liverpool, UK) ,  Williams Bryan M. (Data Science Institute, Lancaster University, Lancaster, UK) ,  Borroni Davide (St Paul’s Eye Unit, Royal Liverpool University Hospital, Liverpool, UK) ,  Borroni Davide (Department of Ophthalmology, Riga Stradins University, Riga, Latvia) ,  Liu Rongjun (Department of Ophthalmology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Zhao Yitian (St Paul’s Eye Unit, Royal Liverpool University Hospital, Liverpool, UK) ,  Zhao Yitian (Cixi Institute of Biomedical Engineering, Ningbo Institute of Industrial Technology, Chinese Academy of Sciences, Ningbo, China) ,  Zhang Jiong (Laboratory of Neuro Imaging, Institute for Neuroimaging and Informatics, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Lim Jonathan (Department of Endocrinology and Diabetes, University Hospital Aintree, Liverpool, UK) ,  Ma Baikai (Department of Ophthalmology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Romano Vito (Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool, Liverpool, L7 8TX, UK) ,  Romano Vito (St Paul’s Eye Unit, Royal Liverpool University Hospital, Liverpool, UK) ,  Qi Hong (Department of Ophthalmology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Ferdousi Maryam (Department of Endocrinology and Diabetes, University Hospital Aintree, Liverpool, UK) ,  Petropoulos Ioannis N. (Weill Cornell Medicine - Qatar, Doha, Qatar) ,  Ponirakis Georgios (Weill Cornell Medicine - Qatar, Doha, Qatar) ,  Kaye Stephen (Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool, Liverpool, L7 8TX, UK) ,  Kaye Stephen (St Paul’s Eye Unit, Royal Liverpool University Hospital, Liverpool, UK) ,  Malik Rayaz A. (Weill Cornell Medicine - Qatar, Doha, Qatar) ,  Alam Uazman (Diabetes and Neuropathy Research, Department of Eye and Vision Sciences and Pain Research Institute, Institute of Ageing and Chronic Disease, University of Liverpool and Aintree University Hospital NHS Foundation Trust, Liverpool, UK) ,  Alam Uazman (Department of Diabetes and Endocrinology, Royal Liverpool and Broadgreen University NHS Hospital Trust, Liverpool, UK) ,  Alam Uazman (Division of Endocrinology, Diabetes and Gastroenterology, University of Manchester, Manchester, UK) ,  Zheng Yalin (Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool, Liverpool, L7 8TX, UK) ,  Zheng Yalin (St Paul’s Eye Unit, Royal Liverpool University Hospital, Liverpool, UK)
資料名： Diabetologia  (Diabetologia)
巻： 63  号： 2  ページ： 419-430  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0731B  ISSN： 0012-186X  CODEN： DBTGAJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 角膜共焦点顕微鏡は,末梢および中枢神経変性疾患を同定する迅速な非侵襲的な眼画像技術である。しかしながら,角膜亜基部神経叢形態の定量化は,時間のかかる手動アノテーションまたは低感度の自動画像解析アプローチのいずれかを必要とする。糖尿病性ニューロパシーの診断に関連する神経線維特性の定量化のための人工知能ベースの深い学習アルゴリズムを開発し,検証し,それを検証された自動解析プログラムACCMetricsと比較することを目的とした。糖尿病性神経障害の診断のための角膜亜基部神経叢の自動定量化のために,データ増強を伴う畳込み神経回路網を用いた著者らの深い学習アルゴリズムを開発した。アルゴリズムは,1698の角膜共焦点顕微鏡画像に関して,ハイエンドグラフィックスプロセッサユニットを使用して訓練した。外部検証のために,2137画像についてさらに試験した。このアルゴリズムは,総神経線維長,分岐点,尾点,神経セグメントの数と長さ,およびフラクタル数を同定するために開発された。感度分析を行い,糖尿病性ニューロパシーの診断のためのACCMetricsのAUCと著者らのアルゴリズムを決定した。著者らのアルゴリズムに対するクラス内相関係数は,全角膜神経線維長(0.933対0.825),セグメント当たり平均長(0.656対0.325),分岐点の数(0.891対0.570),尾点の数(0.623対0.257),神経セグメント数(0.878対0.504)およびフラクタル(0.927対0.758)に対するそれらより優れていた。さらに,著者らの提案したアルゴリズムは,(n=90)および(n=132)神経障害(Toonto基準によって定義された)を持たない参加者の分類に対して,0.83のAUC,0.87の特異性および0.68の感度を達成した。これらの結果は,著者らの深い学習アルゴリズムが角膜神経バイオマーカーの定量化のための迅速で優れた局在化性能を提供することを示した。このモデルは糖尿病性神経障害に対する臨床スクリーニングプログラムへの採用の可能性を有する。公的に共有された角膜神経データセット(データセット1)は,http://bioimlab.dei.unipd.it/Corneal%20Nerve%20Tortuosity%20Data%20Set.htmとhttp://bioimlab.dei.unipd.it/Corneal%20Nerve%20Data%20Set.htmで利用可能である。Copyright 2019 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 神経線維 ,  *人工知能 ,  フラクタル ,  画像処理 ,  *角膜 ,  画像技術 ,  *共焦点顕微鏡 ,  神経回路網 ,  *ニューロパチー ,  畳込み ,  バイオマーカー ,  *アルゴリズム ,  アノテーション ,  相関係数 ,  *学習アルゴリズム

著者キーワード (8件)： 角膜共焦点顕微鏡 ,  角膜神経 ,  深層学習 ,  糖尿病性ニューロパシー ,  画像処理と解析 ,  画像セグメンテーション ,  眼科イメージング ,  小神経線維

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  代謝異常・栄養性疾患の診断  (GD05020U)

タイトルに関連する用語 (10件)： 角膜 ,  共焦点顕微鏡 ,  糖尿病性神経障害 ,  診断 ,  人工知能 ,  深層学習 ,  アルゴリズム ,  開発 ,  検証 ,  研究