文献

J-GLOBAL ID：202202253714920418   整理番号：22A0890069

深層学習ベース人工知能を用いた黄斑円孔に対する硝子体手術後の術後視力の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of postoperative visual acuity after vitrectomy for macular hole using deep learning-based artificial intelligence

著者 (8件)： Obata Shumpei (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan) ,  Ichiyama Yusuke (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan) ,  Kakinoki Masashi (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan) ,  Sawada Osamu (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan) ,  Saishin Yoshitsugu (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan) ,  Ito Taku (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan) ,  Tomioka Mari (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan) ,  Ohji Masahito (Department of Ophthalmology, Shiga University of Medical Science, Otsu, Shiga, Japan)
資料名： Graefe’s Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology  (Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology)
巻： 260  号： 4  ページ： 1113-1123  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4398A  ISSN： 0721-832X  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： 目的:深部学習(DL)に基づく人工知能を用いて,術前光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像を用いた黄斑円孔(MH)治療に対する硝子体切除術後の術後視力(VA)の予測のモデルを作成する。方法:これは後向き単一施設研究であった。MHに対して硝子体切除術を受けた259眼を評価した。6か月の術後Snellen VA値:(A)≧20/20に基づき,眼を4群に分けた。(B)20/25-20/32;(C)20/32-20/63;(D)≦20/100。訓練データをランダムに選択し,各群20眼を構成した。テストデータもランダムに選択し,合計データベースにおける各群のそれらと同じ割合の52の全眼を構成した。対応する術後VA値を有する術前OCT画像を用いて,元のDLネットワークを訓練した。術後VAの最終予測をDLネットワーク出力による推論に基づく回帰分析に供した。多変量線形回帰を用いて術前VA,MHサイズ,年齢から術後VAを予測するモデルを作成した。精度値を決定し,予測と実際の術後VA値の間の相関係数を2つのモデルで計算した。結果:DLと多変量モデルは,それぞれ46%と40%の精度値を有した。DLおよび術前VAおよびMHサイズに基づいて予測した術後VA値は,術後6か月で実際の術後VAと相関した(それぞれP<0.0001およびP<0.0001,r=0.62およびr=0.55)。結論:MH治療後の術後VAは,術前VA,MHサイズ,および年齢を用いた多変量線形回帰よりも,術前OCT画像を用いてDLを介して予測することができた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰分析 ,  *学習 ,  データベース ,  ネットワーク ,  *視力 ,  相関係数 ,  *人工知能 ,  治療法 ,  トモグラフィー ,  *網膜疾患 ,  *硝子体手術
準シソーラス用語： 光コヒーレンストモグラフィー ,  訓練データ ,  *黄斑円孔 ,  *術後視力 ,  多変量線形回帰 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  深層学習 ,  黄斑円孔 ,  視力 ,  予測

分類 (1件)： 眼の疾患の外科療法  (GP05030P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  人工知能 ,  黄斑円孔 ,  硝子体手術 ,  術後視力 ,  予測