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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-07-24 10:15 角膜形状解析画像の機械学習を用いた分類 ○綾塚祐二（クレスコ）・神谷和孝（北里大）・加藤雄大・工藤裕介（クレスコ）・藤村芙佐子・庄司信行（北里大）・森 洋斉・宮田和典（宮田眼科病院）  MI2018-22 |
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| 抄録 | （和） | 角膜に生じる疾患の一つに角膜の中央付近が菲薄化し円錐状に前方へ突出をきたして、近視や乱視などの視力の低下をもたらす円錐角膜がある。その症状の度合いなどの診断、特に初期段階の診断には前眼部光干渉断層計による形状解析画像が用いられる。我々は、この形状解析画像の機械学習による分類を試みた。その結果、正常眼と Amsler-Krumeich 分類 G1～G4 の分類において 85.3%の正確度で分類することができ、正常眼と円錐角膜眼の区分けは 99.6% の正確度で分類できた。 |
| （英） | Keratoconus is one of an ophthalmic disease on a cornea, which brings thinning and deformation in the center of cornea and causes high myopia or astigmatism. Anterior segment optical coherence tomography (Anterior Segment OCT) is used to diagnose keratoconus including its stage. We applied machine learning to analyze images by anterior segment OCT. A resulted trained model, based on convolutional neural network, classified eyes of normal and grade 1 to 4 in Amsler-Krumeich classification with 85.3% accuracy. It also classified normal eyes and keratoconus eyes with 99.6% accuracy. | |
| キーワード | （和） | 円錐角膜 / Amsler-Krumeich 分類 / 前眼部OCT / 機械学習 / / / / |
| （英） | keratoconus / Amsler-Krumeich classification / machine learning / anterior segment optical coherence tomography / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 150, MI2018-22, pp. 5-8, 2018年7月. | |
| 資料番号 | MI2018-22 | |
| 発行日 | 2018-07-17 (MI) | |
| ISSN | 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 | MI2018-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2018-07-24 - 2018-07-24 |
| 開催地（和） | アイーナ(岩手県盛岡市) |
| 開催地（英） | aiina (Morioka, Iwate) |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2018-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 角膜形状解析画像の機械学習を用いた分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of Corneal Shape Images by Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 円錐角膜 / keratoconus |
| キーワード(2)（和/英） | Amsler-Krumeich 分類 / Amsler-Krumeich classification |
| キーワード(3)（和/英） | 前眼部OCT / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / anterior segment optical coherence tomography |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 綾塚 祐二 / Yuji Ayatsuka / アヤツカ ユウジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社クレスコ (略称： クレスコ) CRESCO LTD. (略称： CRESCO) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神谷 和孝 / Kazutaka Kamiya / カミヤ カズタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北里大学 (略称： 北里大) Kitasato University (略称： Kitasato Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 雄大 / Yudai Kato / カトウ ユウダイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社クレスコ (略称： クレスコ) CRESCO LTD. (略称： CRESCO) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 裕介 / Yusuke Kudo / クドウ ユウスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社クレスコ (略称： クレスコ) CRESCO LTD. (略称： CRESCO) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤村 芙佐子 / Fusako Fujimura / フジムラ フサコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 北里大学 (略称： 北里大) Kitasato University (略称： Kitasato Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 庄司 信行 / Nobuyuki Shoji / ショウジ ノブユキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 北里大学 (略称： 北里大) Kitasato University (略称： Kitasato Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 洋斉 / Yosai Mori / モリ ヨウサイ |
| 第7著者 所属（和/英） | 宮田眼科病院 (略称： 宮田眼科病院) Miyata Eye Hospital (略称： Miyata Eye Hospital) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮田 和典 / Kazunori Miyata / ミヤタ カズノリ |
| 第8著者 所属（和/英） | 宮田眼科病院 (略称： 宮田眼科病院) Miyata Eye Hospital (略称： Miyata Eye Hospital) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-07-24 10:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2018-22 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.150 |
| ページ範囲 | pp.5-8 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-07-17 (MI) |
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