深層学習モデルでAMD重症度を自動分類
2018年12月21日 Ophthalmology
加齢黄斑変性研究AREDSに参加した4549例の両眼のカラー眼底画像（学習用5万8402枚、検証用900枚）を用いて加齢黄斑変性（AMD）重症度を自動分類する深層学習モデルDeepSeeNetを開発、精度を検証した。DeepSeeNetは各眼のAMD危険因子を検出した後、AREDS重症度尺度を用いてAMD重症度スコアを算出する。 その結果、分類精度はDeepSeeNet0.671、網膜専門医0.599、カッパ係数は0.558、0.467とDeepSeeNetで性能が高く、DeepSeeNetの症状検出の曲線下面積も大型ドルーゼン0.94、色素異常0.93、後期AMD0.97と高かった。...