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J-GLOBAL ID：202102244074869986   整理番号：21A1689949

近視の中国人青年における角膜屈折療法のための第1試行レンズパラメータを選択するための従来の方法を行なう機械学習ベース戦略【JST・京大機械翻訳】

Machine learning based strategy surpasses the traditional method for selecting the first trial Lens parameters for corneal refractive therapy in Chinese adolescents with myopia

著者 (29件)： Fan Yuzhuo (Department of Ophthalmology & Clinical Center of Optometry, Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China) ,  Fan Yuzhuo (College of Optometry, Peking University Health Science Center, Beijing, China) ,  Fan Yuzhuo (Eye Disease and Optometry Institute, Peking University People’s Hospital, China) ,  Fan Yuzhuo (Beijing Key Laboratory of Diagnosis and Therapy of Retinal and Choroid Diseases, China) ,  Yu Zekuan (Academy for Engineering & Technology, Fudan University, China) ,  Yu Zekuan (Department of Biomedical Engineering, College of Engineering, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Peng Zisu (Department of Ophthalmology & Clinical Center of Optometry, Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China) ,  Peng Zisu (College of Optometry, Peking University Health Science Center, Beijing, China) ,  Peng Zisu (Eye Disease and Optometry Institute, Peking University People’s Hospital, China) ,  Peng Zisu (Beijing Key Laboratory of Diagnosis and Therapy of Retinal and Choroid Diseases, China) ,  Xu Qiong (Department of Ophthalmology & Clinical Center of Optometry, Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China) ,  Xu Qiong (College of Optometry, Peking University Health Science Center, Beijing, China) ,  Xu Qiong (Eye Disease and Optometry Institute, Peking University People’s Hospital, China) ,  Xu Qiong (Beijing Key Laboratory of Diagnosis and Therapy of Retinal and Choroid Diseases, China) ,  Tang Tao (Department of Ophthalmology & Clinical Center of Optometry, Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China) ,  Tang Tao (College of Optometry, Peking University Health Science Center, Beijing, China) ,  Tang Tao (Eye Disease and Optometry Institute, Peking University People’s Hospital, China) ,  Tang Tao (Beijing Key Laboratory of Diagnosis and Therapy of Retinal and Choroid Diseases, China) ,  Wang Kai (Department of Ophthalmology & Clinical Center of Optometry, Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China) ,  Wang Kai (College of Optometry, Peking University Health Science Center, Beijing, China) ,  Wang Kai (Eye Disease and Optometry Institute, Peking University People’s Hospital, China) ,  Wang Kai (Beijing Key Laboratory of Diagnosis and Therapy of Retinal and Choroid Diseases, China) ,  Ren Qiushi (Department of Biomedical Engineering, College of Engineering, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Zhao Mingwei (Department of Ophthalmology & Clinical Center of Optometry, Peking University People’s Hospital, Beijing 100044, China) ,  Zhao Mingwei (College of Optometry, Peking University Health Science Center, Beijing, China) ,  Zhao Mingwei (Eye Disease and Optometry Institute, Peking University People’s Hospital, China) ,  Zhao Mingwei (Beijing Key Laboratory of Diagnosis and Therapy of Retinal and Choroid Diseases, China) ,  Qu Jia (College of Optometry, Peking University Health Science Center, Beijing, China) ,  Qu Jia (School of Ophthalmology and Optometry, Eye Hospital, Wenzhou Medical University, China)
資料名： Contact Lens and Anterior Eye  (Contact Lens and Anterior Eye)
巻： 44  号： 3  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W3317A  ISSN： 1367-0484  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リターンゾーン深さ(RZD)と着陸ゾーン角(LZA)は角膜屈折療法(CRT)レンズの重要なパラメータである。近視の中国人青年におけるCRTレンズパラメータを処方するための新しい機械学習アルゴリズムを提案した。これは遡及的研究である。全体で,近視(1037の右眼)を有する1037人の中国人青年を登録した。角膜高度マップに基づく計算モデルを構築して,4つの四半円のRZDとLZAを計算した。さらに,多重線形回帰および最適化機械学習モデルを,年齢,性別および眼パラメータの異なる組合せに対するRZDおよびLZA値を予測するために確立した。次に,4つの方法(スライディングカード,線形回帰,計算および最適化機械学習)を,最終的規則レンズのパラメータと比較した。最適化された機械学習パイプラインは,最良の性能を達成した。年齢,性別,水平可視虹彩直径(HVID),球面等価屈折度(SER),偏心率(e),角膜測定(K)読み取り,角膜乱視(CA),軸長(AL),AL/角膜曲率比(AL/MK),および前房深度(ACD)は,機械学習モデルに対して有意であった。機械学習に基づく鼻,側頭,上および下LZAのR値は,それぞれ,0.843,0.693,0.866および0.762であり,RZDのそれらは,それぞれ,0.970,0.964,0.975および0.964であった。LZAとRZDパラメータを予測する最適化機械学習法の実現可能性と効率を実証した。提案方法の利点は,従来のスライディングカード法よりも,より正確で,使用が容易であり,実行が速いことである。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *屈折 ,  最適化 ,  *レンズ ,  着陸 ,  離心率 ,  *角膜 ,  虹彩 ,  *近視 ,  球面 ,  計算モデル ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 後向き研究 ,  線形回帰 ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 近視 ,  機械学習 ,  オルソケラトロジー ,  角膜屈折療法(CRT) ,  剛体コンタクトレンズ

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  眼の疾患の外科療法  (GP05030P)

タイトルに関連する用語 (11件)： 近視 ,  中国人 ,  青年 ,  角膜 ,  屈折 ,  療法 ,  試行 ,  レンズ ,  パラメータ ,  機械学習 ,  戦略