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J-GLOBAL ID：202202270009251949   整理番号：22A0166096

角膜背表面力の予測-深層学習アルゴリズム対多変量回帰【JST・京大機械翻訳】

Prediction of corneal back surface power - Deep learning algorithm versus multivariate regression

著者 (7件)： Langenbucher Achim (Department of Experimental Ophthalmology, Saarland University, Homburg/Saar, Germany) ,  Szentmary Nora (Dr. Rolf M. Schwiete Center for Limbal Stem Cell and Aniridia Research, Saarland University, Homburg/Saar, Germany) ,  Szentmary Nora (Department of Ophthalmology, Semmelweis-University, Budapest, Hungary) ,  Cayless Alan (School of Physical Sciences, The Open University, Milton Keynes, UK) ,  Weisensee Johannes (Department of Experimental Ophthalmology, Saarland University, Homburg/Saar, Germany) ,  Wendelstein Jascha (Department of Ophthalmology, Johannes Kepler University, Linz, Austria) ,  Hoffmann Peter (Augen- und Laserklinik Castrop-Rauxel, Castrop-Rauxel, Germany)
資料名： Ophthalmic & Physiological Optics  (Ophthalmic & Physiological Optics)
巻： 42  号： 1  ページ： 185-194  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0248A  ISSN： 0275-5408  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:角膜後方表面は,眼鏡レンズ移植による白内障手術に意味があり,いくつかの規則乱視に追加することが知られている。本研究は,角膜前面電力とバイオメトリック測度から角膜裏面電力を予測するための深層学習アルゴリズムをセットアップし,検証することを目的とした。方法:本研究は,2つの臨床センターからのIOLMaster 700測定の大きなデータセットに基づいた。有効角膜前面(CFSPM)と背面電力(CBSPM)データおよび他のバイオメトリック測定による19,553眼のN=19,553測定。CFSPMとCBSPMのベクトル分解を,0°/90°と45°/135°軸への乱視の等価電力と予測に後,多出力フィードフォワードニューラルネットワークを導出し,CFSPMと他の測定からCBSPMのベクトル成分を予測した。予測をCFSPM成分のみに基づく多変量線形回帰モデルと比較した。結果:プレコンディショニングの後,12のニューロンを有する2つの隠れ層を有するネットワークを誘導した。データセットを訓練(70%),検証(15%)および試験(15%)サブセットに分割した。訓練および交差検証後のネットワークの予測誤差(予測角膜背面パワーCBSPP-CBSPM)は,どのベクトル成分に対しても,系統的オフセット,CBSPP-CBSPMに対するより狭い分布およびCBSPP-CBSPM対CBSPMのトレンド誤差を示さなかった。多変量線形モデルも系統的オフセットを示さなかったが,予測誤差成分のより広い分布及びCFSPM成分に対する全ベクトル成分の系統的傾向を示した。結論:CFSPMベクトル成分および他のバイオメトリック測定に基づくニューラルネットワークアプローチは,角膜背面パワーベクトル成分を予測する際に多変量線形モデルより優れている。現代のバイオメータは,このアルゴリズムに必要なすべてのパラメータを供給することができ,直接角膜裏面データが利用できない角膜背面データに対する信頼できる予測を可能にする。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  測度 ,  ベクトル ,  電力 ,  ネットワーク ,  ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  *角膜 ,  フィードフォワード ,  乱視 ,  白内障摘出 ,  *学習アルゴリズム ,  予測誤差
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： バイオメトリー ,  角膜裏面パワー ,  深層学習アルゴリズム ,  フィードフォワード多出力ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  後部角膜乱視

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 (7件)： 角膜 ,  背 ,  表面力 ,  予測 ,  深層学習 ,  アルゴリズム ,  多変量