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J-GLOBAL ID：202202268767501266   整理番号：22A1029407

ユニバーサルGlaucoma視野等級付けのための多様性データを持つ構造関連細粒度深層学習システム【JST・京大機械翻訳】

A Structure-Related Fine-Grained Deep Learning System With Diversity Data for Universal Glaucoma Visual Field Grading

著者 (19件)： Huang Xiaoling (Department of Ophthalmology, The Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China) ,  Jin Kai (Department of Ophthalmology, The Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China) ,  Zhu Jiazhu (Liangzhu Laboratory, Zhejiang University Medical Center, Hangzhou, China) ,  Zhu Jiazhu (NHC and CAMS Key Laboratory of Medical Neurobiology, MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-Machine Integration, School of Brain Science and Brain Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Zhu Jiazhu (Alibaba-Zhejiang University Joint Research Center of Future Digital Healthcare, Hangzhou, China) ,  Xue Ying (Liangzhu Laboratory, Zhejiang University Medical Center, Hangzhou, China) ,  Xue Ying (NHC and CAMS Key Laboratory of Medical Neurobiology, MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-Machine Integration, School of Brain Science and Brain Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Xue Ying (Alibaba-Zhejiang University Joint Research Center of Future Digital Healthcare, Hangzhou, China) ,  Si Ke (Liangzhu Laboratory, Zhejiang University Medical Center, Hangzhou, China) ,  Si Ke (NHC and CAMS Key Laboratory of Medical Neurobiology, MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-Machine Integration, School of Brain Science and Brain Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Si Ke (Alibaba-Zhejiang University Joint Research Center of Future Digital Healthcare, Hangzhou, China) ,  Zhang Chun (Department of Ophthalmology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Zhang Chun (Beijing Key Laboratory of Restoration of Damaged Ocular Nerve, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Meng Sukun (Department of Ophthalmology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Meng Sukun (Beijing Key Laboratory of Restoration of Damaged Ocular Nerve, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Gong Wei (Liangzhu Laboratory, Zhejiang University Medical Center, Hangzhou, China) ,  Gong Wei (NHC and CAMS Key Laboratory of Medical Neurobiology, MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-Machine Integration, School of Brain Science and Brain Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Gong Wei (Alibaba-Zhejiang University Joint Research Center of Future Digital Healthcare, Hangzhou, China) ,  Ye Juan (Department of Ophthalmology, The Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China)
資料名： Frontiers in Medicine (Web)  (Frontiers in Medicine (Web))
巻： 9  ページ： 832920  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7079A  ISSN： 2296-858X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:Glaucomaは世界的に不可逆的失明の主な原因である。しかしながら,緑内障の診断と治療は,効果的な緑内障等級測定の欠如のため,困難である。本研究では,緑内障患者の適切な評価を提供する人工知能システムを提案した。方法:中国の3病院と公共Harvardデータベースから,Octopus周辺とHumphrey Field Analyzer(HFA)で測定した合計16,356の視野(VF)を収集した。眼科医と比較して,VF損失を評価するために,FGGDLと名付けた微細粒等級づけ深層学習システムを開発した。続いて,緑内障レベルの総合評価に対する構造的および機能的損傷の間の関係を検討した。さらに,対話型インタフェイスを開発し,その補助能力を試験するために交差検証研究を行った。成績は,曲線(AUC)の下でF1スコア,全体的精度と面積によって評価された。結果:FGGDLは,HFAとOctopusデータに対して,それぞれ85と90%の高精度と0.93と0.90のAUCを達成した。それは,医学の学生のそれに有意に優れ(p<0.01),眼科の臨床医のそれにほぼ等しかった(p=0.614)。交差検証研究では,診断精度はほとんど改善された(p<0.05)。結論:緑内障患者に対する有効かつ適切な評価のため,緑内障のVFを高い検出精度でグレードアップする深層学習システムを提案した。さらに,便利で信頼できるインタフェイスで,このシステムは遠隔医療を促進し,長期疾患患者の自己評価ツールとして使用できる。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  精度 ,  *視野 ,  人工知能 ,  病院 ,  緑内障 ,  機能 ,  等級づけ ,  眼科学 ,  インタフェイス ,  人工知能システム ,  *機械学習 ,  遠隔医療
準シソーラス用語： 診断精度 ,  高精度 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 緑内障 ,  視野 ,  人工知能 ,  深層学習 ,  格付け ,  遠隔医療

分類 (1件)： 眼の診断  (GP02000N)

引用文献 (45件)：

• Weinreb RN, Aung T, Medeiros FA. The pathophysiology and treatment of glaucoma: a review. JAMA. (2014) 311:1901-11. doi: 10.1001/jama.2014.3192
• Jonas JB, Aung T, Bourne RR, Bron AM, Ritch R, Panda-Jonas S. Glaucoma. Lancet. (2017) 390:2183-93. doi: 10.1016/S0140-6736(17)31469-1
• Tham YC, Li X, Wong TY, Quigley HA, Aung T, Cheng CY. Global prevalence of glaucoma and projections of glaucoma burden through 2040: a systematic review and meta-analysis. Ophthalmology. (2014) 121:2081-90. doi: 10.1016/j.ophtha.2014.05.013
• Ederer F, Gaasterland DE, Sullivan EK. The advanced glaucoma intervention study (AGIS): 1. Study design and methods and baseline characteristics of study patients. Control Clin Trials. (1994) 15:299-325. doi: 10.1016/0197-2456(94)90046-9
• Jampel HD, Friedman DS, Quigley H, Miller R. Correlation of the binocular visual field with patient assessment of vision. Invest Ophthalmol Vis Sci. (2002) 43:1059-67. Available online at: https://iovs.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2200185 doi: 10.1016/0197-2456(94)90046-9

タイトルに関連する用語 (5件)： 視野 ,  等級付け ,  多様性 ,  細粒度 ,  深層学習