眼の外観画像のみを使用して角膜の活動性潰瘍を瘢痕と識別する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムを開発し、精度を検討。SCUT試験およびMUTT試験で得られた潰瘍(1313枚)および瘢痕(1132枚)の外観写真を用いてアルゴリズムを訓練し、インドの眼科クリニック(200例)およびスタンフォード大学のByers Eye Institute(101例)の患者集団を対象に標準臨床分類を参照基準として精度を評価した。 インド患者集団での解析の結果、活動性潰瘍123個中115個、瘢痕77個中65個が正確に分類され、F1スコアは92.0%、感度は93.5%、特異度は84.42%、受信者動作特性曲線下面積(AUC)は0.9731だった。スタンフォード大学の患者集団では活動性潰瘍55個中43個、瘢痕46個中42個が正確に分類され、F1スコアは84.3%、感度は78.2%、特異度は91.3%、AUCは0.9474だった。CNNの可視化結果は角膜浸潤、前房蓄膿、結膜充血などの臨床的に意義のある特性と相関を示した。...
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