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J-GLOBAL ID:202202267677624859   整理番号:22A0897388

深部学習を用いたポリープ状脈絡膜血管症および加齢黄斑変性の臨床的説明可能な鑑別診断【JST・京大機械翻訳】

Clinical explainable differential diagnosis of polypoidal choroidal vasculopathy and age-related macular degeneration using deep learning
著者 (22件):
資料名:
巻: 143  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0858A  ISSN: 0010-4825  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)
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本研究は,容積光学コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像から,類似の病理学的特徴を有する2種類の網膜病理,すなわち,類似の病理学的特徴(PCV)と湿潤年齢関連黄斑変性(AMD)の間の自動鑑別診断を達成し,説明可能な深層学習に基づくフレームワークを用いて,臨床的に関連する病理学的特徴を同定した。これは横断的コホートからのデータによる遡及的研究である。59名の患者からの73眼のOCT容積を本研究に含めた。疾患分化は,単一Bスキャンベースの分類とその後の体積確率予測凝集段階を通して達成された。各OCT体積内の病理学的Bスキャンの同定の有無で異なる標識戦略を比較した。臨床解釈性は,Bスキャンベース顕著性マップの正規化凝集とその後のエンフェイス面への最大強度投影により達成された。異なるラベリング戦略で,提案した鑑別診断フレームワークからPCVスコアを導いた。顕著性マップの顔投影を,インドシアニングリーン血管造影(ICGA)で同定された病理学で検証した。両ラベリング戦略で訓練されたモデルは,類似のレベル識別力(>90%)を達成し,投影された顔突出マップとICGAから検出された病理学的特徴の間に良好な対応があった。本研究は,AI駆動OCTに基づく分析を用いた非侵襲的鑑別診断の潜在的臨床応用を示し,自動的に検出された疾患関連病理により達成された臨床的説明とともに,標識努力の最小要求を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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眼の診断 

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