眼窩周囲領域を自動測定するAIシステムを開発

眼窩周囲領域を自動で測定する深層学習セマンティック・セグメンテーションアルゴリズムPeriobitAIを開発し、その妥当性を検証。眼窩周囲領域の画像418枚でセマンティック・セグメンテーションモデルを訓練し、後処理モデルを開発して角膜反射（瞳孔中央部）と上眼瞼縁の距離（MRD）1および2、内眼角高（MCH）、外眼角高（LCH）、内側および外側の眉の高さ（MBH、LBH）、内眼角間距離（MID）、外眼角間距離（LID）を測定した。 その結果、3人の評価者とアルゴリズムの測定結果は一致度が高く、平均絶対差はMRD1、MRD2、LCH、MCHで0.5mmとなり、LBHおよびMBHでは約1.5-2mm、MIDおよびLIDでは約2-4mmだった。95％信頼区間がほとんどの症例でヒト評価者と重複しており、アルゴリズムの測定能が同等だということが示された。スマートフォン動画でセグメンテーションを実施したところ、MRD1が動的に測定可能だということが明らかになった。 この記事への読者の皆様（医師）からのコメントを募集しています。（こちらから投稿していただくコメントは実名での投稿になり、匿名で投稿でき...