講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-29 13:20
[ショートペーパー]眼底画像におけるOCTデータを教師に用いたCNNによる網膜神経線維層解析 ○渡邊颯友(岐阜大)・村松千左子(滋賀大)・澤田 明・周 向栄(岐阜大)・畑中裕司(滋賀県立大)・原 武史・山本哲也・藤田広志(岐阜大) MI2019-80 |
抄録 |
(和) |
緑内障は日本における中途失明原因の第1位であり,自覚症状が少ないため早期発見が重要となる.しかし,眼底画像を用いた定期検査では,最も早期の緑内障性眼底変化として生じる網膜神経線維層(RNFL)厚の減少を発見することは困難とされる.また,光干渉断層撮影(OCT)は精密検査である.本研究では眼底画像とOCT検査結果のペアを学習したCNNを用いて,眼底画像上でRNFL厚を解析した.結果,77%の精度で正常・異常領域の識別に成功した. |
(英) |
Glaucoma is the first leading cause of blindness in Japan. However, glaucoma only has a few warning signs or symptoms. Thus, screening is important to detect glaucoma in early stages. Fundus examination, in which fundus photographs are used, is one of the screening methods for the detection of nerve fiber layer defect (NFLD). In contrast, optic coherence tomography (OCT) examination is not a screening, but a diagnostic exam.
Therefore, we investigated the deep learning system using both fundus photographs and OCT examination results to perform a better analysis on the fundus photographs alone. As a result, we could obtain 77% classification accuracy for normal/abnormal regions on fundus images using CNN trained with OCT data. |
キーワード |
(和) |
緑内障 / 網膜神経線維層 (RNFL) / 網膜神経線維層欠損 (NFLD) / 眼底画像 / OCT / / / |
(英) |
Glaucoma / Retinal Nerve Fiber Layer (RNFL) / Nerve Fiber Layer Defect (NFLD) / Fundus Image / OCT / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-80, pp. 71-72, 2020年1月. |
資料番号 |
MI2019-80 |
発行日 |
2020-01-22 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2019-80 |