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機械学習モデルで視野欠損パターンを特定

2022年8月12日  Ophthalmology

Ocular Hypertension Treatment Study(OHTS)参加者176例205眼に確認された視野異常2231件を対象に、教師なし深層学習法のdeep archetypal analysisを用いて視野欠損パターンおよび急速な緑内障進行との関連を示すパターンを検討した。 その結果、緑内障への転換時の平均視野平均偏差(MD)は-2.7dB、最終受診時では-5.2dBだった。50眼に1年当たり-1dB以上の急速なMD悪化が認められた。機械学習で特定した18の視野欠損パターンを専門読影者が特定したパターンと比較したところ、13のパターンが類似していた。読影者による検出率が最も多かった視野欠損パターンは弓状部分欠損、中心傍欠損、鼻側階段欠損で、機械学習では耳側楔状欠損、弓状部分欠損、鼻側階段欠損、中心傍欠損が多かった。年齢、性別、初回MDで調整後、機械学習に基づく視野喪失パターンの1つはのちの急速な視野欠損の進行を予測した。...