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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-05-26 08:50 眼底検査装置からの出力データを用いた緑内障視神経乳頭形状分類の機械学習モデルの構築 ○安 光州（TOPCON/理研）・面高宗子・津田 聡・志賀由己浩・高田菜生子（東北大）・木川 勉（TOPCON）・中澤 徹（東北大/理研）・横田秀夫（理研）・秋葉正博（TOPCON/理研）  SIP2017-12 IE2017-12 PRMU2017-12 MI2017-12 |
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| 抄録 | （和） | 緑内障患者の視神経乳頭形状の自動分類を行なう機能を提供することで、緑内障診断および治療の指針にすることを目的とする．開放隅角緑内障105人163眼の，眼底検査装置からの出力データを用いて，Support Vector Machine，Neural Network，Naive Bayes，Gradient Boosting Decision Treeの合計4つの機械学習分類モデルを構築した．分類性能を比較した結果，Neural Network分類モデルを用いることで最大正解率85.6%を得ることがわかった．視神経乳頭形状分類の確信度を提示することにより，複合的な因子を持つ緑内障の臨床診断の支援になると期待される． |
| （英） | This study aims to classify OAG patients’ optic disc shape objectively. This study enrolled 163 eyes of 105 OAG patients. Four machine learning classifiers, such as Support Vector Machine, Neural Network, Naive Bayes, Gradient Boosting Decision Tree, were applied with a variety of quantified data from ophthalmic examination equipment. As a result of comparing the prediction models’ performance, the accuracy of neural network was the highest, 85.6% validated with test data. It is expected that, the confidence level of the predicted disc types should be very useful for the medical care of patients with OAG. | |
| キーワード | （和） | 緑内障 / 視神経乳頭形状 / OCT / 機械学習 / 特徴選択 / / / |
| （英） | glaucoma / optic disc shape / OCT / machine learning / feature selection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 50, MI2017-12, pp. 63-66, 2017年5月. | |
| 資料番号 | MI2017-12 | |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2017-12 IE2017-12 PRMU2017-12 MI2017-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IE MI SIP |
| 開催期間 | 2017-05-25 - 2017-05-26 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・ヘルスケアのための生体信号・画像解析と理解 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2017-05-PRMU-IE-MI-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 眼底検査装置からの出力データを用いた緑内障視神経乳頭形状分類の機械学習モデルの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of optic disc shape in glaucoma using machine learning based on quantified ocular parameters from ophthalmic examination instruments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 緑内障 / glaucoma |
| キーワード(2)（和/英） | 視神経乳頭形状 / optic disc shape |
| キーワード(3)（和/英） | OCT / OCT |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安 光州 / Guangzhou An / |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社トプコン/理化学研究所 (略称： TOPCON/理研) TOPCON Corporation/RIKEN (略称： TOPCON/RIKEN) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 面高 宗子 / Kazuko Omodaka / オモダカ カズコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津田 聡 / Satoru Tsuda / ツダ サトル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 志賀 由己浩 / Yukihiro Shiga / シガ ユキヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高田 菜生子 / Naoko Takada / タカダ ナオコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木川 勉 / Tsutomu Kikawa / キカワ ツトム |
| 第6著者 所属（和/英） | 株式会社トプコン (略称： TOPCON) TOPCON Corporation (略称： TOPCON) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中澤 徹 / Toru Nakazawa / ナカザワ トオル |
| 第7著者 所属（和/英） | 東北大学/理化学研究所 (略称： 東北大/理研) Tohoku University/RIKEN (略称： Tohoku Univ./RIKEN) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 秀夫 / Hideo Yokota / ヨコタ ヒデオ |
| 第8著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) RIKEN (略称： RIKEN) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋葉 正博 / Masahiro Akiba / アキバ マサヒロ |
| 第9著者 所属（和/英） | 株式会社トプコン/理化学研究所 (略称： TOPCON/理研) TOPCON Corporation/RIKEN (略称： TOPCON/RIKEN) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-05-26 08:50:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | SIP2017-12, IE2017-12, PRMU2017-12, MI2017-12 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.47(SIP), no.48(IE), no.49(PRMU), no.50(MI) |
| ページ範囲 | pp.63-66 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) |
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