(57)【要約】  本明細書で開示されるのは、眼科疾病及び症状の医療診断を実行するためのシステム、方法、デバイス、及びメディアである。深層学習アルゴリズムは、眼科画像の自動解析を可能にし、臨床専門家と同等の精度の予測を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療診断を提供するための方法であって、
ａ）医用画像を取得することと、
ｂ）前記医用画像で機械学習手順を行うことと、
ｃ）前記機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、前記医用画像が医療疾病又は障害を示すか否かを判定することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記機械学習手順が、深層学習手順を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記医用画像に画像オクルージョン手順を施すことをさらに含む、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
転移学習手順を行うことをさらに含む、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記転移学習手順が、事前訓練済みの機械学習手順を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて前記機械学習手順を事前訓練することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記転移学習手順が、前記大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて前記事前訓練済みの機械学習手順を訓練することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記医用画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である、請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記眼科画像が、網膜画像である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、請求項９又は請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、請求項１０又は請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
医療診断を提供するための方法であって、
ａ）医用画像を取得することと、
ｂ）機械学習手順で前記医用画像を解析することと、
ｃ）前記機械学習手順によって、前記医用画像に基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力の予測を生成することと、
を含む方法。
【請求項１４】
前記機械学習手順が、深層学習手順を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、請求項１３又は請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記畳み込みニューラルネットワークが、１層あたり５以下のニューロンを有する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記機械学習手順が、年齢、眼軸長、及び黄斑感度を含む入力を使用する、請求項１３〜請求項１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、請求項１３〜請求項１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記医用画像が、眼科疾病、障害、又は症状の有無についての情報を伝達する眼科画像である、請求項１３〜請求項１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記眼科画像が、黄斑感度閾値画像である、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記眼科疾病、障害、又は症状が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）、網脈絡膜萎縮、中心窩分離症、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離、及び後部ぶどう腫からなる群から選択される、請求項１９〜請求項２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
コンピュータ実装システムであって、
ａ）プロセッサ、メモリ、ディスプレイ、カメラ、及び実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを備える、電子デバイスと、
ｂ）イメージングコンポーネントを備え、前記カメラが前記イメージングコンポーネントと位置合わせされるように前記電子デバイスを受け入れ、位置決めするように構成された、ポータブルデバイスと、
ｃ）前記電子デバイスのメモリに記憶されたコンピュータプログラムと、
を備え、前記コンピュータプログラムが、
ｉ）被検者の眼科画像又はビデオを取り込むべく前記カメラを制御するソフトウェアモジュールと、
ｉｉ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で前記眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するソフトウェアモジュールと、
を備えるアプリケーションを作成するべくユーザの電子デバイスにより実行可能な命令を含む、システム。
【請求項２４】
前記眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学習手順を用いて生成される訓練済みの分類器で解析するべく、前記眼科画像又はビデオをクラウドネットワークにアップロードすることを含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学習手順を用いて生成される分類器で前記眼科画像又はビデオを解析することを含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
前記機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、請求項２３〜請求項２５のいずれかに記載のシステム。
【請求項２７】
前記機械学習手順が、転移学習手順をさらに含む、請求項２３〜請求項２６のいずれかに記載のシステム。
【請求項２８】
前記転移学習手順が、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、請求項２３〜請求項２８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３０】
前記眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記イメージングコンポーネントが、前記カメラが被検者の目から眼科画像又はビデオを取り込むことを可能にする検眼鏡である、請求項２３〜請求項３０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３２】
前記ポータブルデバイスが、前記電子デバイスを受け入れ、位置決めするように構成されたアダプタを備える、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
コンピュータ実装システムであって、
ａ）被検者の眼科画像を取り込むように構成された医用イメージングデバイスと、
ｂ）前記医用イメージングデバイスに作動的に結合され、プロセッサ、メモリ、ディスプレイ、及び実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを備える、電子デバイスと、
ｃ）前記電子デバイスの前記メモリに記憶されたコンピュータプログラムと、
を備え、前記コンピュータプログラムが、
ｉｉｉ）前記被検者の前記眼科画像を取り込むべく前記医用イメージングデバイスを制御するソフトウェアモジュールと、
ｉｖ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で前記眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するソフトウェアモジュールと、
を備えるアプリケーションを作成するべくユーザの前記電子デバイスにより実行可能な命令を含む、システム。
【請求項３４】
前記眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学習手順を用いて生成される訓練済みの分類器で解析するべく、前記眼科画像をクラウドネットワークにアップロードすることを含む、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学習手順を用いて生成される分類器で前記眼科画像を解析することを含む、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３６】
前記機械学習手順が、転移学習手順をさらに含む、請求項３３〜請求項３５のいずれかに記載のシステム。
【請求項３７】
前記転移学習手順が、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む、請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記転移学習手順が、訓練済みの分類器を得るべく前記大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて前記事前訓練済みの分類器を訓練することをさらに含む、請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記眼科画像が、網膜画像である、請求項３３〜請求項３８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４０】
前記眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、請求項３３〜請求項３８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４１】
前記眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
前記医用イメージングデバイスが、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）デバイスである、請求項３３〜請求項４１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４３】
前記システムが、セルフサービスキオスクとして構成される、請求項３３〜請求項４２のいずれかに記載のシステム。
【請求項４４】
前記キオスクが、前記眼科画像を取り込むべく前記医用イメージングデバイスの正面に被検者の頭部を位置決めするための位置決めコンポーネントを備える、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記位置決めコンポーネントが、前記被検者による頭位傾斜を低減する又は最小にするように構成される、請求項４３〜請求項４４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４６】
前記キオスクが、マイクロフォンとスピーカをさらに備え、前記判定、随意的に治療推奨について議論するべく遠隔の医療介護提供者との遠隔会議を提供するように構成される、請求項４３〜請求項４５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４７】
前記キオスクが、支払い情報を受信するためのインターフェースを備える、請求項４３〜請求項４６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４８】
前記インターフェースが、カードリーダ、スキャナ、ＲＦＩＤシステム、現金受取器、支払い情報を入力するためのタッチスクリーン、又はこれらの組み合わせを備える、請求項４７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
本出願は、２０１７年１０月１３日に出願された米国特許仮出願第６２／５７２，３８４号、２０１８年５月８日に出願された米国特許仮出願第６２／６６８，６９８号、及び２０１８年７月６日に出願された米国特許仮出願第６２／６９４，９３９号の利益を主張するものであり、これらの出願のそれぞれは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
多くの眼科疾病及び障害が、例えば網膜イメージングなどの医用イメージングに基づいて診断される。医用イメージングは、従来、画像を個々に解析することを人間の専門家に依存していた。医用イメージング手順の数が増加するのに伴い、効率的且つ正確な画像解析の需要は、この機能を実行できる専門家の供給を上回っている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
医用画像解析のための従来のアルゴリズム手法は、顕著な人間の介入及び／又はガイダンスなしには解析を適切に行うことができないことに関係した多くの技術的欠陥に悩まされており、これは人工知能と機械学習が疾病の診断と管理に革命をもたらすという想定された期待に反している。例えば、１つの手法は、（１）手作業でのオブジェクトのセグメント化、（２）オブジェクトの各クラス専用に設計された統計的分類器又は表層ニューラル計算機械学習分類器を用いる、各セグメント化されたオブジェクトの識別、及び（３）画像の分類に依存する。結果として、複数の分類器の作成と洗練にかなりの専門的知識と時間を必要とし、計算コストが高かった。加えて、訓練セットの十分な医用画像の不足に起因して、機械学習分類器の訓練はしばしば不十分である。この問題は、医用画像への適切なアクセスが比較的稀な、すなわち不足している疾病又は症状の場合に悪化する。さらに、機械学習は、ブラックボックスのように動作することが多いため、分類器がどのように医用画像を評価して予測を生成するかの透明性の欠如に起因して、このような方法を通じて生成される診断の受け入れが妨げられることがある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示は、分類器を生成するのに専門家による実質的な介入を必要としない改良されたシステム及び技術を提供することによって、画像解析を実行する既存のコンピュータシステムに伴うこれらの技術的問題を解決する。これらは、例えば、画像解析フィルタ又は重畳が適用される複数の処理層を提供する畳み込みニューラルネットワーク層を含む。後続の層の入力として用いられる特徴マップを生成するべく画像全体に複数のフィルタを系統的に畳み込むことにより、各層内の画像の抽象化表現が構築される。この全体的なアーキテクチャは、入力として画像がピクセルに処理され、出力として所望の分類が生成されることを可能にする。したがって、手作業でのオブジェクトのセグメント化、表層分類器を用いるセグメント化されたオブジェクトの識別、及び画像の分類などの、従来の画像解析技術で用いられる複数のリソース大量消費ステップはもはや必要とされない。
【０００５】
加えて、本開示は、画像解析及び／又は診断を効果的に行うべくアルゴリズムを訓練するために、関連ドメインでの画像（例えば、特定の眼科疾病に関する医用画像）が不十分であるという技術的な問題を解決する。本開示の或る実施形態は、関心ある特定のドメイン外の画像で畳み込みニューラルネットワークなどの初期の機械学習アルゴリズムを訓練するべく転移学習アルゴリズムを適用し、画像で見つかる構造を認識するために下位層の重みを最適化するシステム及び技術を含む。次いで、下位層の重みが凍結され、一方、上位層の重みは、所望の診断（例えば、特定の眼科疾病又は症状の識別又は予測）に係る出力を特定するべく、関連するドメインからの画像を用いて再訓練される。この手法は、分類器が、有意により少ない訓練画像を使用し、且つ、実質的により低い計算能力を必要としながら、特定のカテゴリの画像（例えば、目の画像）の識別特徴をはるかにより迅速に認識できるようにする。非ドメイン画像を使用して分類器を部分的に訓練又は事前訓練することにより、数千ものカテゴリに対応する利用可能な画像の深層リザーバを使用して、ニューラルネットワーク層のうちの１つ以上の重みを最適化することができる。その結果、特に、必要とされる速度、効率、及び計算能力の向上の観点において、従来の手法に比べて予想外の驚くほどの感度、特異度、及び正確度をもつ分類器が得られる。実際に、分類器の或る実施形態は、感度、特異度、正確度、又はこれらの組み合わせに従って医用画像を正しく診断することにおいて人間の専門家よりも優れている。
【０００６】
本開示はまた、分類器の予測診断に最も寄与する重要領域を特定できるようにすることで、機械学習のブラックボックスの性質に対処する。本開示の或る実施形態は、テスト画像にオクルージョンテストを使用して、正確な診断を生成する分類器の能力に最も重要な役割を果たす関心領域を特定する。これらの領域は、専門家がシステムを検証するべく検証することができ、これにより、診断の透明性と信用が高まる。
【０００７】
本明細書で説明されるコンピュータに基づくアルゴリズムによる画像解析を効果的に実装するという技術的問題への技術的解決策は、機械学習技術のこれまで実現されなかった可能性を切り開き、医用画像解析及び診断に革命をもたらす。さらに、本開示は、以下でより詳細に説明する既存のコンピュータシステム及び技術を上回るさらなる技術的利点を提供する。
【０００８】
或る実施形態において、本開示は、眼科診断を提供するための方法であって、医用画像を取得することと、医用画像で機械学習手順を行うことと、機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、医用画像が疾病又は障害を示すか否かを判定することと、を含む方法に関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、医用画像に画像オクルージョン手順を施すことをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、転移学習手順を行うことをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、事前訓練済みの機械学習手順を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて機械学習手順を事前訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの機械学習手順を訓練することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、医学的障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。
【０００９】
或る実施形態において、本開示は、１つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されると、医用画像を取得することと、医用画像で機械学習手順を行うことと、機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、医用画像が疾病又は障害を示すか否かを判定することとを含む、眼科診断を提供するための方法を実施する機械で実行可能なコードを備える一時的でないコンピュータ可読媒体に関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、医用画像に画像オクルージョン手順を施すことをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、転移学習手順を行うことをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、事前訓練済みの機械学習手順を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて機械学習手順を事前訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの機械学習手順を訓練することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、医学的障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。
【００１０】
或る実施形態において、本開示は、コンピュータ実装システムであって、少なくとも１つのプロセッサと、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムと、メモリと、医療診断を提供するためのアプリケーションを作成するべくデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを備えるデジタル処理デバイスを備え、前記アプリケーションが、医用画像を取得するためのソフトウェアモジュールと、医用画像で機械学習手順を行うためのソフトウェアモジュールと、機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、医用画像が医療疾病又は障害を示すか否かを判定するためのソフトウェアモジュールと、を備える、コンピュータ実装システムに関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、医用画像に画像オクルージョン手順を施すためのソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、転移学習手順を行うためのソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、事前訓練済みの機械学習手順を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて機械学習手順を事前訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの機械学習手順を訓練することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、判定に基づいて診療推奨を作成するためのソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、医学的障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。
【００１１】
或る実施形態において、本開示は、ａ）医用画像を取得することと、ｂ）機械学習手順で医用画像を解析することと、ｃ）機械学習手順によって、医用画像に基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力の予測を生成することを含む、医療診断を提供するための方法に関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、１層あたり５以下のニューロンを有する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、年齢、眼軸長、及び黄斑感度を含む入力を使用する。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病、障害、又は症状の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、黄斑感度閾値画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病、障害、又は症状は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）、網脈絡膜萎縮、中心窩分離症、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離、及び後部ぶどう腫からなる群から選択される。
【００１２】
或る実施形態において、本開示は、１つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されると、ｂ）医用画像を取得することと、ｂ）機械学習手順で医用画像を解析することと、ｃ）機械学習手順によって、医用画像に基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力の予測を生成することとを含む、医療診断を提供するための方法を実施する機械で実行可能なコードを備える一時的でないコンピュータ可読媒体に関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、１層あたり５以下のニューロンを有する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、年齢、眼軸長、及び黄斑感度を含む入力を使用する。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病、障害、又は症状の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、黄斑感度閾値画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病、障害、又は症状は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）、網脈絡膜萎縮、中心窩分離症、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離、及び後部ぶどう腫からなる群から選択される。
【００１３】
或る実施形態において、本開示は、コンピュータ実装システムであって、少なくとも１つのプロセッサと、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムと、メモリと、医療診断を提供するためのアプリケーションを作成するべくデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを備えるデジタル処理デバイスを備え、前記アプリケーションが、ａ）医用画像を取得するソフトウェアモジュールと、ｂ）機械学習手順で医用画像を解析するソフトウェアモジュールと、ｃ）機械学習手順を用いて医用画像に基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力の予測を生成するソフトウェアモジュールと、を備える、コンピュータ実装システムに関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、１層あたり５以下のニューロンを有する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、年齢、眼軸長、及び黄斑感度を含む入力を使用する。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、判定に基づいて診療推奨を作成するためのソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病、障害、又は症状の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）、網脈絡膜萎縮、中心窩分離症、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離、及び後部ぶどう腫からなる群から選択される。
【００１４】
或る実施形態において、本開示は、ａ）個人の医療データを取得することと、ｂ）医療データで機械学習手順を行うことと、ｃ）機械学習手順によって医療データに基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力又は視覚障害又は症状の予測を生成することとを含む、医療診断を提供するためのコンピュータで実施される方法に関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、視力の予測を生成するべく機械学習手順で処理される近視に関連した入力を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは医用画像を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、マイクロペリメトリ結果がオーバーレイされた眼底画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、近視の少なくとも１つの尺度を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、年齢、眼軸長、黄斑感度画像、又はその任意の組み合わせを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、白内障手術後の個人の予測視力を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、白内障手術後の個人の良好又は不良の視力の診断を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、近視性黄斑症のカテゴリに分類される医用画像を備えるデータセットを用いて訓練される。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、黄斑感度、眼軸長、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）、二変量輪郭楕円面積（ｂｉｖａｒｉａｔｅ  ｃｏｎｔｏｕｒ  ｅｌｌｉｐｓｅ  ａｒｅａ：ＢＣＥＡ）、又はその任意の組み合わせを含む転帰により分類される患者データを用いて機械学習アルゴリズムを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、患者データは、近視性黄斑症の少なくとも４つのカテゴリに従って分類される。
【００１５】
或る実施形態において、本開示は、１つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されると、ａ）個人の医療データを取得することと、ｂ）医療データで機械学習手順を行うことと、ｃ）機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、視力又は医療疾病又は障害の予測を生成することとを含む、医療診断を提供するための方法を実施する機械で実行可能なコードを備える一時的でないコンピュータ可読媒体に関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、視力の予測を生成するべく機械学習手順で処理される近視に関連した入力を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは医用画像を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、マイクロペリメトリ結果がオーバーレイされた眼底画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、近視の少なくとも１つの尺度を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、年齢、眼軸長、黄斑感度画像、又はその任意の組み合わせを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、白内障手術後の個人の予測視力を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、白内障手術後の個人の良好又は不良の視力の診断を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、近視性黄斑症のカテゴリに分類される医用画像を備えるデータセットを用いて訓練される。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、黄斑感度、眼軸長、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）、二変量輪郭楕円面積（ＢＣＥＡ）、又はその任意の組み合わせを含む転帰により分類される患者データを用いて機械学習アルゴリズムを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、患者データは、近視性黄斑症の少なくとも４つのカテゴリに従って分類される。
【００１６】
或る実施形態において、本開示は、コンピュータ実装システムであって、少なくとも１つのプロセッサと、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムと、メモリと、医療診断を提供するためのアプリケーションを作成するべくデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを備えるデジタル処理デバイスを備え、前記アプリケーションが、ａ）個人の医療データを取得するためのソフトウェアモジュールと、ｂ）医療データで機械学習手順を行うためのソフトウェアモジュールと、ｃ）機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力又は医療疾病又は障害の予測を生成するためのソフトウェアモジュールと、を備える、コンピュータ実装システムに関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、視力の予測を生成するべく機械学習手順で処理される近視に関連した入力を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは医用画像を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、マイクロペリメトリ結果がオーバーレイされた眼底画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、近視の少なくとも１つの尺度を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医療データは、年齢、眼軸長、黄斑感度画像、又はその任意の組み合わせを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、白内障手術後の個人の予測視力を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、白内障手術後の個人の良好又は不良の視力の診断を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、近視性黄斑症のカテゴリに分類される医用画像を備えるデータセットを用いて訓練される。いくつかの限定ではない実施形態において、方法は、予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、医用画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。いくつかの限定ではない実施形態において、予測は、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、黄斑感度、眼軸長、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）、二変量輪郭楕円面積（ＢＣＥＡ）、又はその任意の組み合わせを含む転帰により分類される患者データを用いて機械学習アルゴリズムを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、患者データは、近視性黄斑症の少なくとも４つのカテゴリに従って分類される。
【００１７】
或る実施形態において、本開示は、コンピュータ実装システムであって、ａ）プロセッサ、メモリ、ディスプレイ、カメラ、及び実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを備える、電子デバイスと、ｂ）イメージングコンポーネントを備え、カメラがイメージングコンポーネントと位置合わせされるように電子デバイスを受け入れ、位置決めするように構成された、ポータブルデバイスと、ｃ）電子デバイスのメモリに記憶されたコンピュータプログラムと、を備え、前記コンピュータプログラムが、ｉ）被検者の眼科画像又はビデオを取り込むべくカメラを制御するソフトウェアモジュールと、ｉｉ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するソフトウェアモジュールと、を備えるアプリケーションを作成するべくユーザの電子デバイスにより実行可能な命令を含む、システムに関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することは、機械学習手順を用いて生成される訓練済みの分類器で解析するべく、眼科画像又はビデオをクラウドネットワークにアップロードすることを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することは、機械学習手順を用いて生成される分類器で眼科画像又はビデオを解析することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、判定を表示するソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、眼科画像又はビデオに画像オクルージョン手順を施すソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、判定を表示するソフトウェアモジュールはさらに、画像オクルージョン手順による判定に有意と識別した眼科画像又はビデオの領域を表示する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、転移学習手順をさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの分類器を訓練することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、判定に基づいて診療推奨を作成するソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像又はビデオは、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。いくつかの限定ではない実施形態において、イメージングコンポーネントは、カメラが被検者の目から眼科画像又はビデオを取り込むことを可能にする検眼鏡である。いくつかの限定ではない実施形態において、ポータブルデバイスは、電子デバイスを受け入れ、位置決めするように構成されたアダプタを備える。いくつかの限定ではない実施形態において、システムは、電子デバイスによりアップロードされた眼科画像又はビデオを受信し、訓練済みの分類器で眼科画像又はビデオを解析して判定を取得し、電子デバイスに判定を提供するネットワークサーバをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、合成眼科画像を生成するべく眼科ビデオのスクリーンショットを互いにスティッチングするソフトウェアモジュールをさらに備える。
【００１８】
或る実施形態において、本開示は、コンピュータ実装システムであって、ａ）被検者の眼科画像を取り込むように構成された医用イメージングデバイスと、ｂ）医用イメージングデバイスに作動的に結合され、プロセッサ、メモリ、ディスプレイ、及び実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを備える、電子デバイスと、ｃ）電子デバイスのメモリに記憶されたコンピュータプログラムと、を備え、前記コンピュータプログラムが、ｉ）被検者の眼科画像を取り込むべく医用イメージングデバイスを制御するソフトウェアモジュールと、ｉｉ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するソフトウェアモジュールと、を備えるアプリケーションを作成するべくユーザの電子デバイスにより実行可能な命令を含む、システムに関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することは、機械学習手順を用いて生成される訓練済みの分類器で解析するべく、眼科画像をクラウドネットワークにアップロードすることを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することは、機械学習手順を用いて生成される分類器で眼科画像を解析することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、判定を表示するソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、眼科画像又はビデオに画像オクルージョン手順を施すソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、判定を表示するソフトウェアモジュールはさらに、画像オクルージョン手順による判定に有意と識別した眼科画像の領域を表示する。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、転移学習手順をさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの分類器を訓練することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、判定に基づいて診療推奨を作成するソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。いくつかの限定ではない実施形態において、医用イメージングデバイスは、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）デバイスである。いくつかの限定ではない実施形態において、システムは、電子デバイスによりアップロードされた眼科画像を受信し、訓練済みの分類器で眼科画像又はビデオを解析して判定を取得し、電子デバイスに判定を提供するネットワークサーバをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、システムは、セルフサービスキオスクとして構成される。いくつかの限定ではない実施形態において、キオスクは、眼科画像を取り込むべく医用イメージングデバイスの正面に被検者の頭部を位置決めするための位置決めコンポーネントを備える。いくつかの限定ではない実施形態において、位置決めコンポーネントは、被検者による頭位傾斜を低減する又は最小にするように構成される。いくつかの限定ではない実施形態において、キオスクは、マイクロフォンとスピーカをさらに備え、判定、随意的に治療推奨について議論するべく遠隔の医療介護提供者との遠隔会議を提供するように構成される。いくつかの限定ではない実施形態において、キオスクは、支払い情報を受信するためのインターフェースを備える。いくつかの限定ではない実施形態において、インターフェースは、カードリーダ、スキャナ、ＲＦＩＤシステム、現金受取器、支払い情報を入力するためのタッチスクリーン、又はこれらの組み合わせを備える。
【００１９】
或る実施形態において、本開示は、コンピューティングシステムであって、少なくとも１つのプロセッサと、メモリと、ウェブアプリケーションを作成するべく少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令を含むプログラムでエンコードされる一時的でないコンピュータ可読記憶媒体とを備え、前記ウェブアプリケーションが、ａ）ネットワーク経由で電子デバイスによりアップロードされた医用画像を受信するソフトウェアモジュールと、ｂ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するべく訓練済みの分類器で眼科画像を解析するソフトウェアモジュールと、ｃ）判定を電子デバイスに送信するソフトウェアモジュールとを備える、システムに関係する。いくつかの限定ではない実施形態において、訓練済みの分類器は、機械学習手順を通じて生成される。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、深層学習手順を含む。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、眼科画像に画像オクルージョン手順を施すソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、眼科画像を電子デバイスに送信するソフトウェアモジュールをさらに備え、画像オクルージョン手順による判定に有意と識別した眼科画像の領域が視覚的に強調される。いくつかの限定ではない実施形態において、機械学習手順は、転移学習手順をさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む。いくつかの限定ではない実施形態において、転移学習手順は、訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの分類器を訓練することをさらに含む。いくつかの限定ではない実施形態において、アプリケーションは、判定に基づいて診療推奨を作成するソフトウェアモジュールをさらに備える。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、網膜画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科画像は、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である。いくつかの限定ではない実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される。いくつかの限定ではない実施形態において、システムは、クラウドネットワークに統合されたサーバである。
【００２０】
参照による援用
本明細書で述べられるすべての刊行物、特許、及び特許出願は、参照により組み込まれるべき各個々の刊行物、特許、又は特許出願が具体的に個々に示された場合と同程度に参照により本明細書に組み込まれる。
【００２１】
本発明の原理が用いられる例示的な実施形態を記載する以下の詳細な説明と添付図を参照することによって、本発明の特徴及び利点のより良好な理解が得られるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】畳み込みニューラルネットワークの概要と、これを、ＯＣＴ画像の新規なデータセットで訓練されたネットワークの正確度を高め、且つ訓練時間を短縮するべく、１，０００カテゴリのデータセットでどのように訓練することができるかを示す図である。
【図２Ａ】代表的な光干渉断層（ＯＣＴ）画像を示す図である。
【図２Ｂ】ラベル付けプロセス及びグレード付けプロセスを通過した後に、転移学習モデルが作成され、訓練され、その後、テストが行われる、光干渉断層（ＯＣＴ）画像のフローを説明する実験設計を示す図である。
【図３Ａ】アイデンティティ付加機能を備えたＲｅＬＵの非線形性によって分離される３つの畳み込み層からなるＲｅｓＮｅｔアーキテクチャの「ボトルネック」構築ブロックを示す図である。
【図３Ｂ】層を通してどのようにフィルタを畳み込むかを実証するのにＬｅＮｅｔアーキテクチャを用いる畳み込みニューラルネットワークの概要である。
【図４】図４Ａ〜図４Ｃは、ＣＮＶ、ＤＭＥ、ドルーゼ、及び正常のマルチクラス比較を示す図である。図４Ａは、「緊急照会」（脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）及び糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）の検出）に関する受信者動作特性曲線と、比較のための人間の専門家のパフォーマンスを示す。図４Ｂは、検証画像セットの最良モデルの分類の混同表を示す。図４Ｃは、図１０Ａに示されるペナルティに基づく重み付き誤差結果を示し、ニューラルネットワークを金、人間の専門家を青で表す。
【図５Ａ】ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄを用いて作成したプロットを示す図であり、１０，０００ステップにわたるマルチクラス分類器の訓練中の、訓練の正確度（オレンジ）と検証の正確度（青）を表す。
【図５Ｂ】訓練中の交差エントロピー損失を表すプロットを示す図である。プロットは、傾向を明瞭に視覚化するために０．６の平滑化因子で正規化した。
【図６】糖尿病黄斑浮腫（左）、脈絡膜新生血管（中央）、及びドルーゼ（右）の病変領域を強調表示するオクルージョンマップを示す図である。
【図７】図７Ａ〜図７Ｃは、ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄを用いる訓練データセット及び検証データセットにおけるバイナリパフォーマンスを示す図である。脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）と正常（図７Ａ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）と正常（図７Ｂ）、及びドルーゼと正常（図７Ｃ）に関する比較を行った。
【図８】図８Ａ〜図８Ｃは、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）と正常（図８Ａ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）と正常（図８Ｂ）、及びドルーゼと正常（図８Ｃ）に関するバイナリ分類器の受信者動作特性曲線を示す図である。
【図９】図９Ａ及び図９Ｂは、それぞれ、対応する９５％信頼区間がマークされた、陽性尤度比及び陰性尤度比を表すプロットを示す図である。
【図１０Ａ】重み付き誤差計算中の正しくないラベル付けに関して提案されるペナルティと、ＯＣＴ画像にグレード付けする専門家の混同行列を示す図である。
【図１０Ｂ】各人間の専門家での真のラベルと予測されるラベルの比較結果を示す図である。
【図１１】図１１Ａ〜図１１Ｆは、滲出型ＡＭＤ（Ａ〜Ｃ）又は黄斑浮腫を伴う糖尿病性網膜症（Ｄ〜Ｆ）の患者の中心窩を通る水平断面ＯＣＴ画像を示す図であり、ベバシズマブの３回の毎月の硝子体注射の前（左）及び後（右）である。すべての患者の視力（ＶＡ）を評価した：（図１１Ａ）５か月で２０／３２０から２０／２５０へ、（図１１Ｂ）９か月で２０／４０から２０／３２へ、（図１１Ｃ）３か月で２０／４００から２０／２５０へ、（図１１Ｄ）７か月で２０／８０から２０／５０へ、（図１１Ｅ）７か月で２０／４０から２０／２５へ、及び（図１１Ｆ）７か月で２０／３２から２０／２５へ。（図１１Ｇ）ＤＭＥ患者の左眼の治療前の水平断面ＯＣＴ画像（左上）は、黄斑中心部にかけて黄斑浮腫（矢印）を示しており、３回の継続的な抗ＶＥＧＦ治療後に網膜内液が消失した（右上）。
【図１２】アップロードする及び診断を行うことができる診断ゲートウェイクラウドを示す図である。
【図１３】眼底分類及び黄斑機能テストの後に、機械訓練とその後のテストを行う、患者登録のフローを説明する全体的な実験設計のワークフロー図である。長い眼軸長（≧２６ｍｍ）は、白内障手術後の視力予後不良の危険因子であり得ることがわかった。
【図１４】図１４Ａ〜図１４Ｂは、術後の視力転帰を示す図であり、眼軸長がより長い眼では有意により不良となることが注目された。図１４Ａは、強度近視白内障患者と加齢白内障患者を比較した、すべての成人白内障症例における術後の視力転帰を示す。図１４Ｂは、眼軸長を比較した術後の視力転帰を示す。
【図１５】図１５Ａ〜図１５Ｄは、眼底画像のグレード付けの例を示す。患者の眼底画像は、近視性黄斑症に関する既存の国際写真分類・グレード付けシステムで比較した異なる疾病カテゴリの近視性黄斑症を示している：カテゴリ１：豹紋状眼底（図１５Ａ）、カテゴリ２：びまん性萎縮病変（図１５Ｂ）、カテゴリ３：限局性萎縮病変（図１５Ｃ）、カテゴリ４：黄斑部萎縮（図１５Ｄ）。
【図１５Ｅ】強度近視性黄斑症カテゴリ１〜４内のそれぞれの患者の割合を示す。
【図１６】図１６Ａ〜図１６Ｆは、島状黄斑部萎縮パターンを有する患者とその術後の視力転帰（図１６Ａ〜図１６Ｃ）、すべての患者間の黄斑感度、眼軸長、及びＢＣＥＡの相関（図１６Ｄ〜図１６Ｆ）を評価する図である。図１６Ａは、島状黄斑部萎縮を示す超広角網膜画像を示す。図１６Ｂは、固視ＢＣＥＡ及び平均黄斑感度を含むマイクロペリメータ画像を示す。図１６Ｃは、カテゴリ３のすべての患者間の術後の視力転帰を示す。図１６Ｄは、ＭＳと眼軸長との相関を示す。図１６Ｅは、ＭＳとＢＣＥＡとの相関を示す。図１６Ｆは、ＢＣＥＡと眼軸長との相関を示す。
【図１７】ディープニューラルネットワークの概要を示す図である。
【図１８】図１８Ａ〜図１８Ｃは、深層学習モデルのパフォーマンスを示すプロットを示す図である。図１８Ａは、黄斑感度画像の第１の主成分（ＰＣ０）を示す。図１８Ｂは、患者の術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）を分類するための閾値画像のＰＣ０を示す。図１８Ｃは、訓練ステップの数（ｘ軸）に対する訓練コホートとテストコホートとの両方におけるニューラルネットの正確度（ｙ軸）の変化の追跡を示す。図１８Ｄは、訓練済みの階層ニューラルネットワークを用いる検証コホートにおける分類正確度を示す。
【図１９】図１９Ａ〜図１９Ｄは、房水中の増殖因子レベルと眼軸長との相関を示す散布図である。図１９Ａは、眼軸長と正相関した房水中の増殖分化因子−１５（ＧＤＦ−１５）レベルを示す。図１９Ｂは、眼軸長と正相関した房水中の肝細胞増殖因子（ＨＧＦ）レベルを示す。図１９Ｃは、眼軸長と正相関した房水中の血小板由来増殖因子（ＰＤＧＦ−ＡＡ）レベルを示す。図１９Ｄは、眼軸長と負相関した房水中の血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）レベルを示す。
【図２０】図２０Ａ〜図２０Ｃは、Ｂｉｏ−Ｐｌｅｘ  Ｐｒｏ（商標）マルチプレックスビーズに基づくイムノアッセイで検出されるサイトカインの検量線を示す。図２０Ａは、ＧＤＦ−１５の検量線を示す。図２０Ｂは、ＨＧＦの検量線を示す。図２０Ｃは、ＰＤＧＦ−ＡＡの検量線を示す。
【図２１】本明細書で提供される方法を実施するようにプログラムされる又は他の方法で構成されるコンピュータ制御システム又はプラットフォームを概略で示す図である。
【図２２】イメージングコンポーネントを有するポータブルデバイスに結合される電子デバイス（携帯電話）の一実施形態の線図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本開示の技術的特徴の１つ又は組み合わせを通じて、信頼性と臨床解釈可能性が向上した医用イメージングのための臨床意思決定支援アルゴリズムの実装を達成できることが認識される。いくつかの態様によれば、本明細書で開示されるのは、一般的な治療可能な失明性網膜疾患などの眼科疾病又は症状用に開発された機械学習フレームワークを提示することによって目に関連した問題を正しく識別するための診断ツールである。いくつかの実施形態において、機械学習フレームワークは、人工ニューラルネットワークなどの深層学習モデルを使用する。開示されるフレームワークの或る実施形態は、転移学習アルゴリズムを実装し、これは、より慣例的な手法で必要とされるデータの一部での非常に正確なニューラルネットワークの訓練を可能にする。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるモデルは、多くの医療分類タスクを一般化し、上手く実行する。このフレームワークは、眼科疾病又は症状を識別又は診断するべく目の医用画像などの医療データに向けて適用することができる。或る場合には、様々な網膜病変を確実且つ正確に診断するために複数のイメージングモダリティが使用される。この手法の或る実施形態は、多くのイメージング技術にわたって優れたパフォーマンスをもたらす。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるアルゴリズムは、様々なコンピューティングデバイス上で実装される。コンピューティングデバイスは、特化されたポータブルイメージングデバイスに随意的に結合されるスマートフォンなどのポータブル通信デバイス、イメージングデバイスに作動可能に結合されるデジタル処理デバイス、キオスクなどの特化された診断デバイス、及び他の実装を含む。
【００２４】
或る実施形態において、この機械学習手法は、ＯＣＴ（光干渉断層）画像の大規模な臨床的に異種のデータセットに適用され、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）及び糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）などの眼科疾病又は症状を分類することにおいて人間の専門家に匹敵する又はより優れている診断パフォーマンスを達成することができる。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるアルゴリズムは、ニューラルネットワークによって理解されるように画像内の臨床的に有意な領域を強調表示するべく画像オクルージョンを用いることによって、従来の深層学習アルゴリズムに比べてより透明且つ解釈可能な診断を提供する。さらに、転移学習手法の或る実施形態は、追加の訓練画像、臨床イメージングデータセットの開発、並びに、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）及び画像処理の分野における継続的な進歩に対応する。いくつかの実施形態において、本明細書で提供されるのは、高精度の遠隔診断のためにウェブアプリケーション及び／又はＯＣＴ画像をアップロードするモバイルアプリケーションとインターフェースするプラットフォームである。アルゴリズムは、網膜疾患に関する強いパフォーマンスを実証するだけでなく、他の疾患の画像に基づく診断のための広い臨床的有用性も保持する。
【００２５】
人工知能（ＡＩ）は、人間の専門家には現在のところ難しい分類を行うことにより、及び、莫大な量のイメージングデータを迅速にレビューすることにより、疾患診断及びヘルスケア管理に革命をもたらす可能性を有することが本開示で認識される。その潜在的可能性にもかかわらず、ＡＩの臨床解釈可能性及び実行可能な準備は依然として困難である。
【００２６】
従来の画像解析は、手作業でのオブジェクトのセグメント化と、その後の、オブジェクトの各クラス専用に設計された表層機械学習分類器での各オブジェクトの識別に依存することが多かった。複数の分類器を作成及び洗練するには、多くの熟練した人々と多くの時間が必要であった。成熟した解析システムが画像を分類するのに必要な複数のステップは、計算コストが高くついた。ＤＮＮ分類器は画像から診断を生成するのに以前は手作業が必要であった複雑なステップを包含するため、深層学習ネットワーク（ＤＮＮ）は、機械学習技術に革命的な前進をもたらす。結果として、種々の実施形態において、訓練済みのＤＮＮは、人間よりも有意に短時間で医用画像を分類する。
【００２７】
いくつかの実施形態において、自動認識システムは、限られた量の画像データを用いて開発される。スマートフォンとデジタルカメラの登場により、画像データの増加は指数関数的となっている。このデータの爆発的増加とウェブでのその広範な利用可能性により、時間のかかる複雑なステップなしに膨大な量のデータを効率よく解析する効果的な方法が必要とされることになった。本明細書で開示されるＤＮＮは、現在生成されている大量のデータの解析を可能し、同様に、大量のデータは、ＤＮＮを適切に訓練することを可能にする。
【００２８】
本明細書で開示される或る実施形態において、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）層は、画像を分類し、ピクチャ内のオブジェクトを検出する能力を大幅に増大させることができる。種々の実施形態において、ＣＮＮは、画像解析フィルタ又は重畳が適用される複数の処理層で構成される。いくつかの実施形態において、後続の層への入力として用いられる特徴マップを生成するべく画像全体に複数のフィルタを系統的に畳み込むことにより、各層内の画像の抽象化表現が構築される。ＣＮＮは、画像コンテンツの理解を深める複数のレベルで画像の表現を学習し、それがネットワークを深くするものである。この深層学習法は、誤差逆伝播学習アルゴリズムを用いてその内部パラメータを変化させ、所望の分類を行う際の誤差を最小にすることにより、大規模なデータセットの複雑な構造を発見することができる。各層は、前の層に比べてそのデータの編成の表現がますます洗練されている。ニューラルネットワークの最初のいくつかの層は、ライン及びエッジなどの単純な構造を抽出することができ、一方、チェーンの上位の層は、より複雑な構造を突き止め始める。このアーキテクチャは、入力として画像をピクセルの形態に処理し、出力として所望の分類を与えることを可能にする。したがって、或る実施形態において、１つの分類器での画像から分類へのアプローチは、以前の画像解析方法の複数のステップに代わるものである。結果として、本明細書で開示されるＣＮＮは、視覚物体認識における最新技術を劇的に改良する。
【００２９】
眼科学では、それぞれに有望な初期所見がある、眼底写真からの糖尿病性網膜症、視野検査からの緑内障、核白内障のグレード分け、及び中心窩微小血管のセグメント化の自動検出のために、深層学習を限られた容量で適用することができる。しかしながら、比較的少量の画像データは、最新のＤＮＮで数千万のパラメータを訓練するには不十分な場合があるため問題がある。
【００３０】
本明細書で開示されるのは、或る態様では、類似のドメインからのデータを活用することによって所与のドメインでのデータの不足に対処する方法である。例えば、ラベル付けされた画像の大規模なデータベースが収集され、１０００のオブジェクトカテゴリを有するＩｍａｇｅＮｅｔとして利用できるようになっている。或る実施形態において、ＣＮＮは、オブジェクトを判別するのに重要な下位層での特徴を発現するべく最初にこのデータセットで訓練される。さらなる実施形態において、第１のネットワークのパラメータと構造をコピーするが、最終層は新しいタスクの必要性に応じて随意的に再構成される、第２のネットワークが作成される（図１）。或る実施形態において、これらの最終層は、網膜画像の分類を行うように構成される（図２）。したがって、いくつかの実施形態において、第２のネットワークは、その構造をシードするのに第１のネットワークを用いる。これにより、新しいが関連しているタスクで訓練を続行することができる。いくつかの実施形態において、第１のネットワークは、非ドメイン画像（例えば、分類でラベル付けされていない画像）を含むラベル付けされた画像を用いて訓練され、第２のネットワークは、ドメイン画像（例えば、分類された画像）を含むラベル付けされた画像を用いて訓練され、眼科障害及び／又は症状の高精度の診断を可能にする訓練を完了する。一般分類知識を１つのドメインから別のドメインに転移する方法は、転移学習と呼ばれる。眼科疾病及び症状の機械学習に基づく診断の分野での本明細書で開示される転移学習の適用は、特にデータが限られているドメインに直面したときに、非常に効果的な技術であることが証明されている。完全にブランクのネットワークを訓練するのではなく、標準オブジェクトの特徴を認識するように既に最適化されている重みでモデルを再訓練することにより、モデル又は分類器は、画像の識別特徴を、はるかにより速く、且つ、有意により少ない訓練例で認識することができる。
【００３１】
いくつかの実施形態において、機械学習手法は、患者の視力を予測するための医療データに適用される。いくつかの実施形態において、この機械学習フレームワークは、強度近視眼に関する黄斑症グレード、眼軸長、及び固視安定性に基づく近視性黄斑症の包括的な機能評価システムを備える。このシステムは、白内障手術後の視力予後を正確に予測することができ、これにより、患者にカウンセリングを行い、手術前の期待を設定する能力が向上することになり、より多くの情報に基づいた臨床決定と潜在的により高い患者満足度につながる。いくつかの機械学習手法では、術後黄斑感度閾値画像などの医療データを使用する。いくつかの実施形態において、機械学習手法は、２層の階層ニューラルネットワークを使用する。いくつかの実施形態において、視力と相関する黄斑感度画像でのより低次元の特徴を識別するべく、教師なし手法である主成分分析（ＰＣＡ）が最初に適用される。いくつかの実施形態において、術後ＢＣＶＡの予測に向けた情報も有する、階層ニューラルネットワーク、例えば、深層学習が、年齢及び眼軸長とともに、黄斑感度画像に適用された。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークモデルは、黄斑感度テスト結果を用いて患者の視力を高精度で予測する。
【００３２】
医用イメージング
或る態様では、本明細書で開示される機械学習フレームワークは、医用イメージングデータを解析するために用いられる。いくつかの実施形態において、医用イメージングデータは、網膜及び／又は網膜血管、黄斑、及び視神経などの目の内部構造の画像を含むことがある眼科画像を含む。本明細書で説明されるフレームワークは、眼科イメージングを含む種々のタイプの医用イメージングに適用可能である。眼科イメージングは、目の１つ以上の構造をスキャンする又は取り込むタイプの医用イメージングである。いくつかの実施形態において、機械学習フレームワークは、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）、網膜のカラー眼底写真（ＣＦＰ）、角膜形状解析、スリットランプ写真、フルオレセイン蛍光眼底造影、インドシアニングリーン蛍光眼底造影、眼底自発蛍光、視神経乳頭解析、内皮細胞層イメージング、及び外部イメージングから選択される少なくとも１つの眼科医用イメージング技術を用いて生成された眼科画像を解析するのに用いられる。いくつかの実施形態において、眼科画像は、特化されたイメージング機器を用いて生成される。いくつかの実施形態において、カラー眼底写真及びフルオレセイン蛍光眼底造影のためにデジタル網膜カメラが用いられる。いくつかの実施形態において、光干渉断層撮影は、黄斑及び視神経乳頭イメージングなどのための網膜の断面イメージングを可能にする。いくつかの実施形態において、眼底自発蛍光、フルオレセイン蛍光眼底造影、及びインドシアニングリーン蛍光眼底造影のために走査型レーザ検眼鏡が用いられる。いくつかの実施形態において、前眼部構造（例えば、角膜、虹彩、結膜、及び水晶体）を撮影するのにフォトスリットランプ顕微鏡写真撮影が用いられる。いくつかの実施形態において、角膜形状解析が、角膜の厚さ、屈折力、及び形状を測定するのに用いられる。いくつかの実施形態において、視神経乳頭解析器が、視神経乳頭イメージングのために用いられる。いくつかの実施形態において、目、眼瞼、又は目の近傍の他の構造の外部を画像化するのに外部写真撮影が用いられる。いくつかの実施形態において、内皮細胞のカウントを可能にする角膜層の高倍率画像を生成するのにロストック角膜モジュール（ＲＣＭ）が用いられる。
【００３３】
十分な適切な医用画像又は医用イメージングデータの不足は、不正確な又は不十分に訓練された分類器をもたらすことがある。しかしながら、本明細書で開示されるシステム、方法、及びデバイスの実施形態は、分類器を直接訓練することに適さない画像又はイメージングデータを用いてモデルの訓練を改善するべく転移学習を実装する。いくつかの実施形態において、モデルは、非医用画像を用いて第１のステップ中に訓練される。いくつかの実施形態において、転移学習は、適切な医用画像（例えば、関連する診断結果を伴うＯＣＴ画像）でモデルをさらに訓練するために実装される。訓練の一部に非医用画像を活用することにより、入手可能な医用画像のみを用いて訓練されたモデルに比べて向上した予測正確度を提供する、訓練済みのモデル又は分類器を生成することができる。
【００３４】
いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズムなどの本明細書で開示されるアルゴリズムは、転移学習を用いる。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるアルゴリズムは、モデル又は分類器を事前訓練するのに非医用画像を用いる。いくつかの実施形態において、非医用画像と医用画像との組み合わせを用いる転移学習手順を使用する本明細書で開示されるアルゴリズムは、医用画像のみを用いて訓練されたアルゴリズムに少なくとも８０％、８５％、９０％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は少なくとも９９％類似した、独立データセット（例えば、訓練に用いられないテストデータセット）に関する少なくとも１つのパフォーマンスメトリック（正確度、感度、特異度、ＡＵＣ、陽性反応適中度、陰性反応適中度、又はその任意の組み合わせ）を達成する。いくつかの実施形態において、転移学習手順と非転移学習手順が訓練のために医用画像の同じ組を使用するときに、同様のパフォーマンスメトリックが得られる。
【００３５】
いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、約１，０００〜約３００，０００の数の非医用画像を用いて事前訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、少なくとも約１，０００の数の非医用画像を用いて事前訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、多くとも約３００，０００の数の非医用画像を用いて事前訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、約１，０００〜約２，０００、約１，０００〜約５，０００、約１，０００〜約１０，０００、約１，０００〜約１５，０００、約１，０００〜約２０，０００、約１，０００〜約３０，０００、約１，０００〜約４０，０００、約１，０００〜約５０，０００、約１，０００〜約１００，０００、約１，０００〜約２００，０００、約１，０００〜約３００，０００、約２，０００〜約５，０００、約２，０００〜約１０，０００、約２，０００〜約１５，０００、約２，０００〜約２０，０００、約２，０００〜約３０，０００、約２，０００〜約４０，０００、約２，０００〜約５０，０００、約２，０００〜約１００，０００、約２，０００〜約２００，０００、約２，０００〜約３００，０００、約５，０００〜約１０，０００、約５，０００〜約１５，０００、約５，０００〜約２０，０００、約５，０００〜約３０，０００、約５，０００〜約４０，０００、約５，０００〜約５０，０００、約５，０００〜約１００，０００、約５，０００〜約２００，０００、約５，０００〜約３００，０００、約１０，０００〜約１５，０００、約１０，０００〜約２０，０００、約１０，０００〜約３０，０００、約１０，０００〜約４０，０００、約１０，０００〜約５０，０００、約１０，０００〜約１００，０００、約１０，０００〜約２００，０００、約１０，０００〜約３００，０００、約１５，０００〜約２０，０００、約１５，０００〜約３０，０００、約１５，０００〜約４０，０００、約１５，０００〜約５０，０００、約１５，０００〜約１００，０００、約１５，０００〜約２００，０００、約１５，０００〜約３００，０００、約２０，０００〜約３０，０００、約２０，０００〜約４０，０００、約２０，０００〜約５０，０００、約２０，０００〜約１００，０００、約２０，０００〜約２００，０００、約２０，０００〜約３００，０００、約３０，０００〜約４０，０００、約３０，０００〜約５０，０００、約３０，０００〜約１００，０００、約３０，０００〜約２００，０００、約３０，０００〜約３００，０００、約４０，０００〜約５０，０００、約４０，０００〜約１００，０００、約４０，０００〜約２００，０００、約４０，０００〜約３００，０００、約５０，０００〜約１００，０００、約５０，０００〜約２００，０００、約５０，０００〜約３００，０００、約１００，０００〜約２００，０００、約１００，０００〜約３００，０００、又は約２００，０００〜約３００，０００の数の非医用画像を用いて事前訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、約１，０００、約２，０００、約５，０００、約１０，０００、約１５，０００、約２０，０００、約３０，０００、約４０，０００、約５０，０００、約１００，０００、約２００，０００、又は約３００，０００の数の非医用画像を用いて事前訓練される。
【００３６】
いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、約５０〜約５０，０００の数の医用画像を用いて訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、少なくとも約５０の数の医用画像を用いて訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、多くとも約５０，０００の数の医用画像を用いて訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、約５０〜約１００、約５０〜約２００、約５０〜約３００、約５０〜約４００、約５０〜約５００、約５０〜約１，０００、約５０〜約５，０００、約５０〜約１０，０００、約５０〜約２０，０００、約５０〜約３０，０００、約５０〜約５０，０００、約１００〜約２００、約１００〜約３００、約１００〜約４００、約１００〜約５００、約１００〜約１，０００、約１００〜約５，０００、約１００〜約１０，０００、約１００〜約２０，０００、約１００〜約３０，０００、約１００〜約５０，０００、約２００〜約３００、約２００〜約４００、約２００〜約５００、約２００〜約１，０００、約２００〜約５，０００、約２００〜約１０，０００、約２００〜約２０，０００、約２００〜約３０，０００、約２００〜約５０，０００、約３００〜約４００、約３００〜約５００、約３００〜約１，０００、約３００〜約５，０００、約３００〜約１０，０００、約３００〜約２０，０００、約３００〜約３０，０００、約３００〜約５０，０００、約４００〜約５００、約４００〜約１，０００、約４００〜約５，０００、約４００〜約１０，０００、約４００〜約２０，０００、約４００〜約３０，０００、約４００〜約５０，０００、約５００〜約１，０００、約５００〜約５，０００、約５００〜約１０，０００、約５００〜約２０，０００、約５００〜約３０，０００、約５００〜約５０，０００、約１，０００〜約５，０００、約１，０００〜約１０，０００、約１，０００〜約２０，０００、約１，０００〜約３０，０００、約１，０００〜約５０，０００、約５，０００〜約１０，０００、約５，０００〜約２０，０００、約５，０００〜約３０，０００、約５，０００〜約５０，０００、約１０，０００〜約２０，０００、約１０，０００〜約３０，０００、約１０，０００〜約５０，０００、約２０，０００〜約３０，０００、約２０，０００〜約５０，０００、又は約３０，０００〜約５０，０００の数の医用画像を用いて訓練される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズム又はモデルは、約５０、約１００、約２００、約３００、約４００、約５００、約１，０００、約５，０００、約１０，０００、約２０，０００、約３０，０００、又は約５０，０００の数の医用画像を用いて訓練される。
【００３７】
機械学習
本明細書で開示されるのは、種々の実施形態において、例えば、眼科画像及び目に関連したデータ（例えば、黄斑症グレード、眼軸長、及び固視安定性）を含む、医療データを解析するための機械学習法である。例示的な実施形態において、本明細書で開示される機械学習フレームワークは、失明性網膜疾患の一般的な原因などの眼科疾病又は症状の診断のために光干渉断層（ＯＣＴ）画像を解析するのに用いられる。眼科疾病、障害、又は症状の例は、糖尿病性網膜症、加齢黄斑変性、糖尿病黄斑浮腫、及び脈絡膜新生血管を含む。いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるシステム、方法、及びデバイスに従って生成される予測又は診断は、眼科疾病、障害、又は症状の検出又は診断を含む。いくつかの実施形態において、予測又は診断は、眼科疾病、障害、又は症状のリスク又は可能性の評価を含む。いくつかの実施形態において、予測又は診断は、眼科疾病、障害、又は症状のカテゴリ又は分類を含む。例えば、予測又は診断は、強度近視性黄斑症の診断及び／又は強度近視性黄斑症のカテゴリ（例えば、カテゴリ１〜４）を含むことができる。
【００３８】
種々の実施形態において、医用イメージングは、本明細書で説明される予測又は診断を実行するために用いられる。例えば、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）は、生きている網膜組織の高解像度三次元断面画像を取り込むのに光を用いる三次元医用イメージング技術である。これは、最も一般的に行われる医用イメージング手順のうちの１つとなり、２０１４年だけで米国メディケア受給者に５００万を超えるＯＣＴスキャンが行われた（Ｃｅｎｔｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｍｅｄｉｃａｒｅ  ａｎｄ  Ｍｅｄｉｃａｉｄ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）。ＯＣＴイメージングは、現在、先進国における失明の主な原因である加齢黄斑変性（ＡＭＤ）と糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）の診断及び治療をガイドするためのケアの標準である。米国のおよそ８００万人が初期又は中期ＡＭＤを患い、その５年以内にほぼ１００万人が後期ＡＭＤを発症することになる（Ｓｔｅｖｅｎｓ  ｅｔ  ａｌ，２０１３）。米国では毎年２５万人を超える人々が、ＡＭＤの重篤な失明形態である脈絡膜新生血管を発症した（Ｓｔｅｖｅｎｓ  ｅｔ  ａｌ，２０１３）。加えて、４０歳以上の７５０，０００に近い人々がＤＭＥを患っている。これらの疾患の有病率は、人口の高齢化と世界的な糖尿病の蔓延により、時間の経過とともにさらに増加する可能性がある。しかしながら、抗血管内皮細胞増殖因子（抗ＶＥＧＦ）薬の出現と普及は、網膜疾患の治療に革命をもたらした。ＤＭＥに起因するものであるか、又はＡＭＤの末期失明性合併症である脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）に起因するものであるかのいずれであっても、網膜内の液体又は血液に関する抗ＶＥＧＦ治療は、末期合併症及び不可逆的な視力喪失に進行する可能性を低減することが示されている。抗ＶＥＧＦ薬をいつ投与するかに関する治療の決定は、現在、中心網膜のＯＣＴ画像（図２Ａ）での所見によって決まることが多い。ＯＣＴが地域社会でますます用いられるようになると、これらの失明性眼疾患の迅速且つ正確な診断スクリーニングがさらに重要になる。これは、農村地域や開発途上／低所得の環境などの専門の医師に容易にかかることができない地域に特に該当する。診断及び／又は治療の遅れは、視機能の深刻な喪失をもたらす可能性がある。本開示では、１つの解決策は、ＯＣＴ画像などの医用イメージングを解釈するためのコンピュータによる意思決定支援アルゴリズムの実装であると認識される。
【００３９】
或る実施形態において、ＯＣＴイメージングは、ＡＭＤ及びＤＭＥを検出又は診断するのに用いられる。いくつかの実施形態において、種々の他の網膜病変を確実に診断するのに他のタイプの医用画像が用いられる。例として、眼底イメージングは、米国での失明の一般的な予防できる原因である糖尿病性網膜症の重要な兆候を識別する際に不可欠である。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるのは、異なる画像タイプなどの異なるモダリティを用いたときに網膜病変を確実に診断する（例えば、診断を行うべく訓練された平均的な臨床医又は専門家に匹敵する又はより良好な）技術である。
【００４０】
本明細書で開示されるのは、種々の態様において、公開データベースを含む網膜画像のデータベースを活用する、網膜画像を用いて優れた診断能力を発揮する、機械学習技術（例えば、畳み込みニューラルネットワークを使用する深層学習）を組み込む方法である。他の医療分野での深層学習を用いるコンピュータビジョンの従来の手法は、ラベル付けされた医用画像の大規模なデータセットを利用できないため、大きな課題に直面していた。本明細書で開示されるのは、転移学習の適用などの革新的方法を用いてこれらの課題を解決する方法である。
【００４１】
したがって、いくつかの実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の専門家のパフォーマンスに匹敵する非常に正確な診断を達成することができる、ＯＣＴ画像のデータセットで一般的な視力を脅かす網膜疾患を診断するためのＡＩ転移学習フレームワークである。いくつかの実施形態において、このＡＩフレームワークは、ＣＮＶ又はＤＭＥの画像を「緊急照会」としてカテゴリ分けし、ドルーゼの画像を「通常照会」としてカテゴリ分けする。いくつかの実施形態において、正常画像は、「観察」のラベルが付けられる。したがって、本開示の或る実施形態は、ＡＩフレームワークをトリアージシステムとして使用して照会を生成し、コミュニティの場、一次診療、及び緊急診療クリニックでの実世界の応用を模擬する。これらの実施形態は、疾患の進行の早期診断及び検出を促進することにより最終的に広範な公衆衛生への影響をもたらし、これにより、治療を容易にし、視力転帰及び生活の質を改善することができる。
【００４２】
本開示の一態様によれば、本明細書で開示されるのは、重度の視力喪失の１つ以上の原因の診断及び照会のためのＡＩ又は機械学習プラットフォームである。重度の視力喪失の一般的な原因の例は、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）と、新生血管を伴う加齢黄斑変性で見られる場合がある脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）を含む。転移学習アルゴリズムを採用することにより、本明細書で開示される方法（例えば、分類器又は訓練済みのＭＬアルゴリズム）に従って生成されるモデルは、高度に特化した深層学習マシンの必要なしに、数百万の例画像のデータベースなしに、ＯＣＴ画像解析の競争力のあるパフォーマンスを実証した。さらに、網膜ＯＣＴ画像を診断する際のモデルのパフォーマンスは、網膜疾患の顕著な臨床経験を有する人間の専門家のパフォーマンスに匹敵した。モデルをはるかにより少数の画像（各クラスから約１０００）で訓練したとき、その正確度、感度、特異度、及びＲＯＣ曲線下の面積はすべて、合計１５万を超える画像で訓練されたモデルと比較して僅かに減少したが、依然として全体的に非常に高パフォーマンスのシステムであり、これにより、非常に限られた訓練データセットであっても非常に効果的な分類を行う転移学習システムの能力が例示される。
【００４３】
或る態様では、本明細書で開示されるのは、１つ以上の眼科障害又は症状を診断するモデル又は分類器を生成するための機械学習フレームワークである。これらのモデル又は分類器は、診断キオスク、又は取り付け可能なイメージングデバイス（例えば、検眼鏡）を備えたスマートフォンなどのポータブルデバイスなどの、本明細書で開示されるシステム又はデバイスのいずれにも実装することができる。本明細書で用いられる場合の眼科障害又は症状の診断又は診断は、医療治療後の視力転帰の予測又は診断を含むことができる。いくつかの実施形態において、機械学習フレームワークは、例えば、術後（例えば、白内障手術）の視力転帰などの予測を生成するモデル又は分類器を生成する。いくつかの実施形態において、予測は、例えば、糖尿病性網膜症又はその兆候／症状などの眼科疾病又は症状の指標を含む。いくつかの実施形態において、予測は、ドルーゼ、ＤＭＥ、及びＣＮＶなどの複数の眼科疾病又は症状（随意的に、術後の視力転帰を含む）のうちの１つ以上の指標を含む。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるのは、１つ以上の医用画像に基づいて１つ以上の眼科障害又は症状を診断する分類器である。いくつかの実施形態において、１つ以上の眼科障害又は症状は、糖尿病黄斑浮腫、脈絡膜新生血管、及びドルーゼから選択される。いくつかの実施形態において、眼科疾病又は障害は、加齢黄斑変性を含む。
【００４４】
いくつかの実施形態において、分類器は、独立標本セットに関する正確度、感度、特異度、陽性反応適中度、陰性反応適中度、及び／又はＡＵＣなどのパフォーマンスメトリクスを呈する。いくつかの実施形態において、分類器は、平均的な人間の臨床医（例えば、平均的な眼科医）に比べてより高い、独立標本セットに関する正確度、感度、特異度、陽性反応適中度、陰性反応適中度、及び／又はＡＵＣなどのパフォーマンスメトリクスを呈する。いくつかの実施形態において、分類器は、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００個の独立標本（例えば画像）に対してテストしたときに、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、又は少なくとも９９％の正確度を提供する。いくつかの実施形態において、分類器は、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００個の独立標本（例えば画像）に対してテストしたときに、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％）、少なくとも９９％の感度（真陽性率）、及び／又は、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、又は少なくとも９９％の特異度（真陰性率）を提供する。いくつかの実施形態において、分類器は、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００個の独立標本（例えば画像）に対してテストしたときに、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、又は少なくとも９９％の陽性反応適中度（ＰＰＶ）を提供する。いくつかの実施形態において、分類器は、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００個の独立標本（例えば画像）に対してテストしたときに、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、又は少なくとも９９％の陰性反応適中度（ＮＰＶ）を提供する。いくつかの実施形態において、分類器は、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００個の独立標本（例えば、ＯＣＴ画像）に対してテストしたときに、少なくとも０．７、０．７５、０．８、０．８５、０．９、０．９１、０．９２、０．９３、０．９４、０．９５、０．９６、０．９７、０．９８、又は０．９９のＡＵＣを有する。いくつかの実施形態において、分類器は、１人以上の独立専門家に比べて、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００個の独立標本（例えば、ＯＣＴ画像）に対してテストしたときに、２０％以下、１５％以下、１２％以下、１０％以下、９％以下、８％以下、７％以下、６％以下、５％以下、４％以下、３％以下、２％以下、又は１％以下の重み付き誤差を有する。
【００４５】
本明細書で開示されるフレームワークの実施形態は、高度に特化した深層学習マシンの必要なしに、数百万の例画像のデータベースなしに、ＯＣＴモダリティと眼底モダリティとの両方の競争力のあるパフォーマンスを実証する。疾患の識別特徴は、ＯＣＴ画像では一般により単純であるため、モデルは、ＯＣＴ画像の診断において人間の専門家と同様に機能する。さらに、眼底画像において同じクラスに属する画像間の病変のより微妙な指標とより大きい変動性は、モデルの正確度に悪影響を及ぼすことがあるが、本発明のフレームワークに従って生成されるモデルは競争的に機能し、入力画像の追加により依然としてパフォーマンスが向上する。
【００４６】
本開示の一態様によれば、診断を割り当てる際にモデルによって用いられる最重要領域を特定するためにオクルージョンテストが行われる。オクルージョンテストの最大の利点は、透明性のない「ブラックボックス」と呼ばれることもあるニューラルネットワークの決定への洞察を明らかにすることである。このテストは、訓練が完了した後に行われるので、その結果に影響を及ぼさずにアルゴリズムを解明する。オクルージョンテストはまた、ネットワークが正確な識別特徴を用いてその決定を行うことを確認する。いくつかの実施形態において、本明細書で列挙される種々のプラットフォーム、システム、メディア、及び方法は、オクルージョンテストにより特定される最重要領域のうちの１つ以上をユーザ又は被検者に提供することを含む。いくつかの実施形態において、１つ以上の領域は、レポート（アナログ又は電子／デジタル）の形態で提供される。いくつかの実施形態において、レポートは、臨床医、レポートの被検者、第三者、又はこれらの組み合わせに提供される。いくつかの実施形態において、レポートには、１つ以上の領域が診断にどのように関係しているかの説明又は解説などの医学的洞察が注釈付けされる。これは、この方法論での信用及び信頼度をさらに高めるという利点を有する。いくつかの実施形態において、医学的洞察は、被検者又は第三者（例えば、被検者の親）などの非臨床医又は医師のために平易な言葉へ単純化される。いくつかの実施形態において、レポートは、診断又は予測に用いられるオクルージョン画像（例えば、最重要領域を示す画像）を含む。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワークを含む。いくつかの実施形態において、ニューラルネットワークは、少なくとも１、少なくとも２、少なくとも３、少なくとも４、少なくとも５、少なくとも６、少なくとも７、少なくとも８、少なくとも９、少なくとも１０、少なくとも１５、少なくとも２０、少なくとも２５、少なくとも３０、少なくとも４０、少なくとも５０、少なくとも６０、少なくとも７０、少なくとも８０、少なくとも９０、少なくとも１００、少なくとも１５０、少なくとも２００、少なくとも２５０、少なくとも３００、少なくとも３５０、少なくとも４００、少なくとも４５０、少なくとも５００、少なくとも６００、少なくとも７００、少なくとも８００、少なくとも９００、少なくとも１０００、少なくとも５０００、又は少なくとも１００００以上のニューロン又はノード、及び／又は、２以下、３以下、４以下、５以下、６以下、７以下、８以下、９以下、１０以下、１５以下、２０以下、２５以下、３０以下、４０以下、５０以下、６０以下、７０以下、８０以下、９０以下、１００以下、１５０以下、２００以下、２５０以下、３００以下、３５０以下、４００以下、４５０以下、５００以下、６００以下、７００以下、８００以下、９００以下、１０００以下、５０００以下、又は１００００以下のニューロン又はノードを備える。いくつかの実施形態において、ニューロンの数は、過剰適合を防ぐために閾値数よりも低く制限される。いくつかの実施形態において、ニューロンの数は、５、６、７、８、９、又は１０ニューロン以下である。
【００４７】
転移学習は、比較的小さい訓練データセットで非常に正確なモデルの訓練を可能にするが、内部の重みさえもＯＣＴ特徴検出のために直接最適化することができるため、そのパフォーマンスは、ＯＣＴ画像の極めて大規模なデータセットでのランダムな初期化から訓練されたモデルのパフォーマンスよりも劣ることになる。しかしながら、数百万の種々の医用画像で訓練された事前訓練済みのモデルを用いる転移学習は、他の医療分類のために層を保持するときに、より正確なモデルを生成することができる。
【００４８】
モデルのパフォーマンスは、事前訓練済みのモデルの重みに強く依存する可能性がある。したがって、いくつかの実施形態において、このモデルのパフォーマンスは、本明細書で説明するより高度な深層学習技術及びアーキテクチャでより大規模なＩｍａｇｅＮｅｔデータセットのテストをしたときに強化される。さらに、或る実施形態において、この手法のパフォーマンスは、医用イメージングの外部で適用される畳み込みニューラルネットワークの分野で進行中の開発を組み込むことによって向上する。
【００４９】
いくつかの実施形態において、ＯＣＴイメージングは、医用画像の解釈とその後の意思決定における一般化された手法の実証として用いられる。開示されるフレームワークは、組織マップ上の潜在的な病変を識別して、人間の専門家に匹敵するパフォーマンスで照会決定を行い、不可逆的な深刻な視力喪失の最も一般的な２つの原因をタイムリーに診断できるようにする。多くの網膜症状で見られる網膜内液及び／又は網膜下液に関する抗ＶＥＧＦ治療をガイドすることが重要となっているため、ＯＣＴは、網膜疾患の管理に特に有用である。この液体は、多くの場合、従来の生体顕微鏡では検査員の目ではっきりと視覚化することができない。加えて、ＯＣＴの外観は、多くの場合、視力とよく相関する。液体の存在は、通常、悪い視力に関連し、液体が抗ＶＥＧＦ治療で解消されると改善する。このイメージングモダリティの価値を証明するものとして、治療の決定は、現在、臨床検査又は眼底写真によってではなく、ＯＣＴによってより頻繁にガイドされる。ＯＣＴイメージングが治療をガイドする際に有する重要な役割に基づいて、本明細書で開示される主題は、人工知能の適用を、診断又は画像の分類を超えて治療推奨を作成する領域にまで拡大する。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるシステム、方法、及びデバイスは、眼科疾病又は症状の診断又は検出に加えて、１つ以上の治療推奨を提供する。いくつかの実施形態において、治療推奨は抗ＶＥＧＦ治療である。いくつかの実施形態において、抗ＶＥＧＦ治療推奨は、ＤＭＥ又はＣＮＶの検出又は診断に基づいて作成される。いくつかの実施形態において、抗ＶＥＧＦ治療は、糖尿病性網膜症又はその兆候又は症状などの眼科疾病を治療するために被検者に抗ＶＥＧＦ薬を投与する又は提供することを含む。いくつかの実施形態において、治療推奨は、血圧治療薬、抗ＶＥＧＦ薬、レーザ手術、硝子体切除術、又はその任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む。例えば、血圧治療薬と抗ＶＥＧＦ薬は、黄斑の膨潤を低減するべく血圧を下げることができる。レーザ手術は、網膜の腫れを減らすべく漏れている血管を密封するのを助けることができる。眼科障害又は症状の重症例（例えば、進行した糖尿病性網膜症）では、視力を回復又は改善するべく漏れている血管から硝子体のゲル及び血液を除去（随意的に瘢痕組織を除去）するために、硝子体切除術が推奨又は実行される場合がある。いくつかの実施形態において、治療推奨は、ダイエット、エクササイズ、薬、及び他の因子を通じて血糖を管理するための方法などの生活様式の助言を含む。いくつかの実施形態において、治療推奨は、推奨される治療を提供するのに適した１人以上の医療介護提供者をさらに含む。いくつかの実施形態において、１人以上の医療介護提供者は、ユーザ及び／又は推奨を提供するシステム又はデバイスの位置との位置近接性に基づいて選択される。いくつかの実施形態において、医療介護提供者は、推奨される治療を提供するための利用可能なリソースに基づいて選択される。いくつかの実施形態において、到着までの推定時間（提供者の位置に移動する場合）、推定待ち時間、推定費用、及び／又は医療介護提供者に関連した他の情報を含むことがある、医療介護提供者に関する追加情報が提供される。いくつかの実施形態において、患者は、診断又は検出された眼科疾病又は症状に基づいて治療を施される。いくつかの実施形態において、患者は、診断又は検出された眼科疾病又は症状に基づいて推奨される治療を施される。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるシステム、方法、及びデバイスは、さらなるテストのための推奨を提供する。
【００５０】
画像解析に基づいて予測を生成するモデルを生成するのに種々のアルゴリズムを用いることができる。或る場合には、このようなモデル（例えば、訓練済みの分類器）の生成のために機械学習法が適用される。いくつかの実施形態において、モデルは、期待される出力が事前に分かっている訓練データを機械学習アルゴリズムに提供することによって生成される。
【００５１】
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるシステム、デバイス、及び方法は、被検者のための治療オプション及び／又はヘルスケアオプションなどの１つ以上の推奨を生成する。いくつかの実施形態において、本明細書でのシステム、デバイス、及び方法は、ユーザに１つ以上の推奨を提供するソフトウェアモジュールを含む。いくつかの実施形態において、治療オプション及び／又はヘルスケアオプションは、診断される疾病又は症状に特異的である。例えば、推奨は、疾病又は障害を治療するのに必要な設備又はリソースを有する近くの病院、医師、又はクリニックを提案することができる。
【００５２】
いくつかの実施形態において、本開示の分類器又は訓練済みの機械学習アルゴリズムは、特徴空間を備える。いくつかのケースでは、分類器は、２つ以上の特徴空間を備える。２つ以上の特徴空間は、互いに別個であり得る。いくつかの実施形態において、特徴空間は、画像からのピクセルデータなどの情報を含む。機械学習アルゴリズムを訓練するときに、画像データなどの訓練データが、モデルを生成するべく入力特徴を処理するアルゴリズムに入力される。いくつかの実施形態において、分類（例えば、診断又はテスト結果）を含む訓練データが機械学習アルゴリズムに提供され、したがって、モデルを修正及び改良するべくその出力を実際の出力と比較することによりアルゴリズムを訓練することができる。これはしばしば、教師あり学習と呼ばれる。代替的に、いくつかの実施形態において、ラベル付けされていない又は分類されていないデータを機械学習アルゴリズムに提供することができ、これにより、アルゴリズムにケース間の隠れ構造を識別させる（教師なし学習と呼ばれる）。時には、教師なし学習は、生データを別個のコホートに分類するのに最も有用な特徴を識別するのに有用である。
【００５３】
いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズムを訓練するのに１つ以上の訓練データセットが用いられる。本開示の例示的な実施形態は、畳み込みニューラルネットワークを用いる機械学習アルゴリズムを含むが、様々なタイプのアルゴリズムが考えられる。いくつかの実施形態において、アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、サポートベクトルマシン、又は他の適用可能なモデルなどの予測モデルを使用する。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズムは、例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ナイーブベイズ分類、ランダムフォレスト、人工ニューラルネットワーク、決定木、ｋ平均法、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）、自己組織化マップ（ＳＯＭ）、グラフィカルモデル、回帰アルゴリズム（例えば、線形、ロジスティック、多変量、相関ルール学習、深層学習、次元削減、及びアンサンブル選択アルゴリズムなどの、教師あり学習、半教師あり学習、及び教師なし学習からなる群から選択される。いくつかの実施形態において、機械学習アルゴリズムは、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ナイーブベイズ分類、ランダムフォレスト、人工ニューラルネットワーク，決定樹、  Ｋ−手段、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）、自己組織化マップ（ＳＯＭ）、グラフィックモデル、回帰アルゴリズム  （例えば、線型の、  対数の、多変量の、結合規則学習、深層学習、及び次元縮退とアンサンブル選択アルゴリズムからなる群から選択される。機械学習技術は、バギング手順、ブースティング手順、ランダムフォレストアルゴリズム、及びこれらの組み合わせを含む。データを解析するための例示的なアルゴリズムは、統計的方法及び機械学習技術に基づく方法などの多数の変数を直接扱う方法を含むがこれらに限定されない。統計的方法は、罰則付きロジスティック回帰、マイクロアレイの予測分析（ＰＡＭ）、収縮重心に基づく方法、サポートベクトルマシン分析、及び正則化線形判別分析を含む。
【００５４】
診断プラットフォーム、システム、デバイス、及びメディア
本明細書で提供されるのは、或る態様では、本開示の方法のいずれかに従って医療データを解析するためのプラットフォーム、システム、デバイス、及びメディアである。いくつかの実施形態において、システム及び電子デバイスは、医療データの解析を実行するべくプロセッサにより実行可能な命令を含むプログラムを搭載する。いくつかの実施形態において、解析は、随意的に転移学習を用いて非ドメイン医用画像で訓練されるニューラルネットワークなどの分類器で少なくとも１つの医用画像を処理することを含む。いくつかの実施形態において、解析は、デバイスに搭載されたローカルソフトウェアを使用してデバイス上でローカルに行われる。いくつかの実施形態において、解析は、遠隔システム又はサーバ上で遠隔的に行われる。いくつかの実施形態において、解析は、ネットワーク経由でシステム又はデバイスにより画像がアップロードされた後で、クラウド上で遠隔的に行われる。いくつかの実施形態において、システム又はデバイスは、眼科画像などの画像データをアップロード及び解析するためにネットワーク又はクラウド上で動作するウェブアプリケーションとインターフェースするように適合された既存のシステム又はデバイスである。いくつかの実施形態において、システム又はデバイスは、ＵＳＢドライブ又は他のポータブルハードドライブなどのポータブル画像ストレージを提供する。ポータブルストレージは、画像の解析を行うことができる及び／又はクラウド上で遠隔解析するべく画像をアップロードするためのネットワーク接続を有するデバイスに、画像を転送することを可能にする。
【００５５】
クラウドに基づく診断
本明細書で提供されるのは、或る実施形態において、遠隔データ解析又は診断（例えば、「クラウド」診断）のためのウェブアプリケーション又はポータルを提供するシステム、デバイス、及び方法である。医用ＯＣＴ画像などの保護された又は独自仕様のデータセットでの訓練とテストによってもたらされる再現性と透明性の問題に取り組むために、本明細書で提供されるのは、任意の提供されたＯＣＴ画像でのモデルのテストを可能にする使いやすいアプリケーション（例えば、ウェブツール）である（図１２）。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、ユーザが、訓練済みのモデルをロードし、任意のユーザにより提供される画像の診断を予測することを可能にする。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、ソフトマックス確率などを用いて生成される診断の内訳を提供する。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、ユーザがアルゴリズムをテストし、さらにはスマートフォンが取り込んだＯＣＴ画像をアップロードし、同程度の精度をもたらすことを可能にする。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、本明細書で説明される診断又はイメージングデバイスと通信する。例えば、病院で又はクリニック環境の外部などで（例えば、家庭でポータブル診断又はイメージングデバイスを用いて）ケア時に用いられる診断又はイメージングデバイスは、被検者の画像を取得し、次いで、アプリケーションを用いる遠隔診断のためにインターネットなどのネットワーク経由でアップロードするのに用いることができる。次いで、画像をアップロードしたユーザ及び／又は画像を提供した被検者に診断を提供することができる。いくつかの実施形態において、電子メール、テキストメッセージング、ウェブポータル、普通の郵便物、又は他の利用可能な通信方法を用いてユーザ及び／又は被検者に診断及び／又は任意のさらなる情報（例えば、統計的な内訳、指示、治療推奨など）が提供される。いくつかの実施形態において、安全なＨＩＰＡＡ準拠のアプリケーション又はポータル（例えば、安全な暗号化されたログインを必要とする）を通じて、診断及び／又はさらなる情報が提供される。いくつかの実施形態において、ユーザ又は被検者がＨＩＰＡＡ準拠のポータルなどを通じて安全なストレージロケーションから診断及び／又はさらなる情報を取得することを可能にするリンク及び／又は情報を含む非識別メッセージがユーザ及び／又は被検者に送信される。
【００５６】
さらに、開示されるネットワークは、臨床診断決定を行うために非常に広範な医用イメージング技術（例えば、ＭＲＩ、ＣＴなど）に適用できる可能性がある一般化されたプラットフォームを表す。これにより、スクリーニングプログラムが容易にされ、特に遠隔地又はリソースの少ない地域でより効率的な照会システムが作成され、幅広い臨床及び公衆衛生への影響をもたらす可能性がある。
【００５７】
いくつかの態様において、本明細書で開示されるのは、眼科画像などの医療データのクラウドに基づく解析を実行するように構成されたコンピュータ実装システムである。いくつかの実施形態において、システムは、ネットワークに作動的に結合される１つ以上のサーバを備える。いくつかの実施形態において、システムは、ネットワーク上のエンドユーザがアクセス可能なブラウザに基づくウェブポータル、ウェブに基づくアプリケーション、又はウェブに基づくアプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を含むウェブポータルを提供するように構成される。いくつかの実施形態において、ウェブポータルは、ユーザの命令及び／又は医療データのアップロードを受信するためのインターフェースを備える。いくつかの実施形態において、システムは、エンドユーザ又はエンドユーザの電子デバイスから少なくとも１つの眼科画像を受信する。いくつかの実施形態において、眼科画像は、ケア時にエンドユーザの電子デバイスによって取り込まれ、解析のためにクラウド上のシステムにアップロードされる。いくつかの実施形態において、ウェブポータルは、暗号化されたパスワードで保護されたログインによってセキュリティ保護される。いくつかの実施形態において、システムは、アップロードされた命令及び／又は医療データを受信し、本明細書で説明される診断方法のいずれかを用いて医療データの解析を行う。いくつかの実施形態において、システムは、医療データの解析から出力を生成する。いくつかの実施形態において、システムは、解析の出力をネットワーク上のエンドユーザに提供する。いくつかの実施形態において、システムは、コンピュータ、スマートフォン、タブレット、又はネットワーク通信用に構成された他のデジタル処理デバイスなどのエンドユーザの電子デバイスに出力を送信する。
【００５８】
ハードウェア／ソフトウェアの統合
いくつかの態様において、本明細書で開示されるのは、本明細書で説明される機械学習アルゴリズムを実行するように構成されたソフトウェアを備える電子デバイスである。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、被検者の画像を取り込むためのイメージングコンポーネント、ユーザ又は被検者と通信するための及び／又はユーザ又は被検者から命令を受信するためのユーザインターフェース、メモリ、少なくとも１つのプロセッサ、及び取り込まれた画像の解析を行うための少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令を提供する一時的でないコンピュータ可読媒体を備える。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、ネットワーク又はクラウドと通信するためのネットワークコンポーネントを備える。ネットワークコンポーネントは、有線又は無線技術を用いてネットワーク経由で通信するように構成される。いくつかの実施形態において、ネットワークコンポーネントは、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、４Ｇ  ＬＴＥ、５Ｇ、ＷｉＭＡＸ、ＷｉＭＡＮ、又は他の無線周波数通信規格及びプロトコルを用いてネットワーク経由で通信する。
【００５９】
いくつかの実施形態において、システム又は電子デバイスは、解析のために複数の画像を取り込む。いくつかの実施形態において、複数の画像は、マージされる及び／又はまとめて解析される。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、取り込まれた画像の解析をローカルに実行するように構成されず、代わりに、取り込まれた画像をクラウドに基づく解析又は遠隔解析のためにネットワークにアップロードする。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、遠隔解析のためにネットワーク又はクラウドとインターフェースするウェブポータルアプリケーションを備え、どのような解析もローカルに実行しない。この構成の利点は、画像データがローカルに記憶されず、したがって、ハッキング又は紛失に強いことである。代替的に又は組み合わせて、電子デバイスは、取り込まれた画像の解析をローカルに実行するように構成される。この構成の利点は、ネットワークアクセス又はカバレッジが欠如している場所で（例えば、インターネットカバレッジが欠如している特定の遠隔地で）解析を行うことができることである。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、インターネット接続不能又は一時的なネットワーク障害などの場合のバックアップ機能として、ネットワークアクセスが利用可能ではないときに取り込まれた画像の解析をローカルに実行するように構成される。いくつかの実施形態において、画像データは、どこで解析が実行されるかに関係なく、クラウド上に記憶するためにアップロードされる。例えば、或る場合には、画像データは、解析のために電子デバイス上に一時的に記憶され、その後、クラウド上にアップロードされる及び／又は電子デバイスのローカルメモリから削除される。
【００６０】
いくつかの実施形態において、システムは、解析を実行する及び／又は画像データを記憶する、電子デバイス及びクラウドに基づくサーバを備える。いくつかの実施形態において、システムは、電子デバイスと、電子デバイスとは物理的に別個のイメージングコンポーネントを備える。例として、システムは、イメージングコンポーネント（例えば、網膜カメラ）に結合される又は他の方法でこれと通信するデスクトップコンピュータである電子デバイスを備える。いくつかの実施形態において、システムは、イメージングコンポーネントを用いて画像が取り込まれ、電子デバイスによって又は代替的に画像のアップロード後にクラウドによって解析が行われることを可能にする。いくつかの実施形態において、システムは、画像を解析及び／又はアップロードするための電子デバイスと、画像を取り込み、画像又は画像データを電子デバイスに送信するように構成されたイメージングコンポーネントと、アップロードされた画像を受信し、画像を記憶及び／又は解析し、電子デバイスを介して、或いはメッセージング、電子メール、又は通話などの他の方法によってユーザに提供されるべき結果を生成するためのクラウドに基づくサーバとを備える。いくつかの実施形態において、システム又はデバイスは、複数のイメージングコンポーネントを備える。いくつかの実施形態において、複数のイメージングコンポーネントは、複数のタイプの画像を取り込むように構成される。いくつかの実施形態において、１つよりも多い診断又は結果を提供するべく、異なる画像タイプで訓練された異なる分類器によって、複数のタイプの画像の解析が実行される。代替的に、いくつかの実施形態において、１つよりも多い診断又は結果は、単一の結果メトリック（例えば、ＣＮＶ、ＤＭＥ、又はＡＭＤなどの特定の障害に関する予測の平均）に統合される又は組み合わされる。
【００６１】
いくつかの実施形態において、電子デバイスは、診断又は予測（疾病又は障害の存在及び／又は進行の）、治療推奨、治療オプション、医療介護提供者情報（例えば、推奨される治療を提供する及び／又は診断を確認することができる近くの提供者）、又はこれらの組み合わせなどの解析の結果を提供するためのディスプレイを備える。いくつかの実施形態において、診断又は予測は、疾病又は障害の進行を判断するべく同じユーザに関する以前に取り込まれた画像と比較する、取り込まれた画像の解析から生成される。いくつかの実施形態において、取り込まれた画像にタイムスタンプが付与される。いくつかの実施形態において、取り込まれた画像は、タイムスタンプ、位置、ユーザ情報、又は画像に関連した他の情報などのメタデータを随意的に含む、データとして記憶される）。いくつかの実施形態において、画像データは、品質に関してスクリーニングされる。いくつかの実施形態において、画像は、解析の適合性に関してスクリーニングされる。いくつかの実施形態において、スクリーニングでふるい落とされた画像は、廃棄される或いはさらなる解析から却下される。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、ユーザに１つ以上のさらなる画像を撮るように促す。
【００６２】
いくつかの実施形態において、電子デバイスは、名前、住所、電子メール、電話番号、及び／又は他の識別情報などの情報を入力するための１つ以上のツールをユーザに提供するポータルを備える。いくつかの実施形態において、ポータルは、医療データを取得する又は入力するためのインターフェースを備える。いくつかの実施形態において、ポータルは、ネットワークを通じてデバイスから予測又は診断に用いるための医療データを受信する（例えば、モバイルアプリ又はウェブポータルを介してインターネットを通じてユーザのスマートフォンによって提供される医療データを受信する）ように構成される。いくつかの実施形態において、医療データは、黄斑症グレード、眼軸長、及び固視安定性のうちの少なくとも１つを含む。
【００６３】
いくつかの実施形態において、ポータルは、電子デバイスを通じて健康評価を提供するように構成される。いくつかの実施形態において、健康評価は、眼科疾病又は症状の診断を含む。いくつかの実施形態において、眼科疾病又は症状は、医療治療後の予測視力転帰である。いくつかの実施形態において、予測視力転帰は、白内障手術の医療治療後の近視性黄斑症である。
【００６４】
いくつかの実施形態において、ポータルは、電子メール、メッセージング（例えば、ＳＭＳ、テキストメッセージ）、印刷物（例えば、印刷したレポート）、ソーシャルメディアにより、電話（例えば、医療介護提供者又はアドバイザによる自動電話メッセージ又は診察）により、又はこれらの組み合わせにより解析の結果を受信するオプションをユーザに提供する。いくつかの実施形態において、取り込まれた画像がユーザに提供される。例えば、画像は、オクルージョンテストにより特定される場合の診断に最も重要な領域をグラフィカルに強調して（例えば、強調表示、領域の周りに引かれた境界、ビューの拡大など）示すことができ、これは診断方法の理解と信用を促進する一助とすることができる。いくつかの実施形態において、ポータルは、電子デバイスのデジタル画面上に表示される。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、アナログインターフェースを備える。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、タッチスクリーンなどのデジタルインターフェースを備える。種々の実施形態において、既存のシステム及びデバイスを、本明細書で開示される方法を実行するように適合させることができる、又は眼科画像の遠隔解析を行うためのウェブアプリケーションとインターフェースすることができる。このようなシステム及び電子デバイスの例は、ＴＲＣ−ＮＷ４００網膜カメラ、ＣＲ−２網膜カメラ、Ｓ４０ｐｔｉｋ  Ｃｏｂｒａ眼底カメラ、及びＶｏｌｋ  Ｐｉｃｔｏｒ  Ｐｌｕｓポータブル網膜カメラなどの無散瞳網膜カメラを含む。
【００６５】
いくつかの実施形態において、電子デバイスは、本明細書で説明される方法に従って解析するために被検者の画像を取り込むように適合されたハードウェア構成を有する。いくつかの実施形態において、電子デバイスは、検眼鏡に作動的に結合されるカメラなどの特化されたイメージングコンポーネントを備える。いくつかの実施形態において、カメラと検眼鏡は、単一の一体化されたユニットとして構成される。いくつかの実施形態において、カメラ、検眼鏡、及び電子デバイスは、ポータブル診断デバイスなどの単一の一体化されたユニットとして構成される。いくつかの実施形態において、イメージングコンポーネントは、デジタル検眼鏡である。いくつかの実施形態において、イメージングコンポーネントは、画像及び／又はビデオ（ビデオからの静止画を含む）を取り込むように構成される。いくつかの実施形態において、取り込まれる画像は、高精細写真である。本明細書で用いられる場合の高精細は、１９２０ｘ１０８０ピクセル以上の写真を指すことがある。いくつかの実施形態において、取り込まれる画像は、本開示の全体を通して説明される場合の眼底写真又は他の画像である。
【００６６】
キオスク
いくつかの実施形態において、システム又は電子デバイスは、キオスク又はキオスクのコンポーネントである。いくつかの実施形態において、キオスクは、イメージングコンポーネント、プロセッサ、メモリ、ストレージ、ネットワークコンポーネント、及び他のハードウェアなどの内部コンポーネントを格納する筐体を備える。いくつかの実施形態において、キオスクは、ユーザがイメージングコンポーネントの前に座るための座席を備える。いくつかの実施形態において、キオスクは、画像を取り込むべくユーザの頭部をイメージングコンポーネントの前に位置決めするための位置決めコンポーネントを備える。いくつかの実施形態において、位置決めコンポーネントは、頭位傾斜を低減するように構成される。目は三次元構造であるため、視線の方向と眼球回旋は、目とその内部構造を撮った画像を歪ませることがある。したがって、頭位傾斜は、結果的に眼球回旋を生じ、取り込まれる眼科画像の品質と一貫性に悪影響を及ぼす可能性がある。したがって、いくつかの実施形態において、キオスクなどの本明細書で開示されるシステム及びデバイスは、画質又は解析に対する眼球回旋の影響を低減するべく頭位傾斜を低減する及び／又は管理する、ヘッドポジショナを備える。いくつかの実施形態において、ヘッドポジショナは、前方又は後方頭位傾斜を最小にする中立又は中立に近い位置にユーザの頭部を位置決めするように構成された顎あて及び額あてを備える。いくつかの実施形態において、ヘッドポジショナは、側方頭位傾斜を最小にする又は低減するための側方レスト又はサポートを備える。いくつかの実施形態において、ヘッドポジショナは、ユーザが調節可能である。いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるシステム及びデバイスは、ユーザの頭部のビデオフィード又はカメラ画像を取り込み、表示して、頭位傾斜が最小になるように頭部を位置決めする一助となるように構成される。
【００６７】
いくつかの実施形態において、キオスクは、医療データを取得する又は入力するためのインターフェースを備える。いくつかの実施形態において、キオスクは、ネットワークなどを通じて別のデバイスから予測又は診断に用いるための医療データを受信する（例えば、モバイルアプリ又はウェブポータルを介してインターネットを通じてユーザのスマートフォンによって提供される医療データを受信する）ように構成される。いくつかの実施形態において、医療データは、黄斑症グレード、眼軸長、及び固視安定性のうちの少なくとも１つを含む。
【００６８】
いくつかの実施形態において、キオスクは、１つよりも多い健康評価を提供するように構成される。いくつかの実施形態において、健康評価は、眼科疾病又は症状の診断を含む。いくつかの実施形態において、眼科疾病又は症状は、医療治療後の予測視力転帰である。いくつかの実施形態において、予測視力転帰は、白内障手術の医療治療後の近視性黄斑症である。いくつかの実施形態において、キオスクは、ユーザの体重、脈拍、血圧（収縮期及び拡張期）、ボディマス指数（ＢＭＩ）、水分量、体脂肪量、又はこれらの組み合わせを測定するための１つ以上のツールを備える。いくつかの実施形態において、キオスクは、着座したユーザの体重を計るためのスケールとして作用するように構成された座席を備える。いくつかの実施形態において、キオスクの座席と床は、スケールとして協働する。いくつかの実施形態において、キオスクは、ユーザの体重を計るためのスケールとして作用する床を備える。いくつかの実施形態において、キオスクは、フットレストを備え、座席とフットレストがユーザの体重を計るためのスケールとして作用する。いくつかの実施形態において、キオスクは、血圧及び脈拍を測定するように構成された血圧カフを備える。いくつかの実施形態において、キオスクは、体脂肪分析器を備える。いくつかの実施形態において、体脂肪分析器は、身体の電気インピーダンスを測定するように構成されたインピーダンスメータである。いくつかの実施形態において、体脂肪分析器は、脂肪、骨、水、筋肉、又はこれらの組み合わせの推定量を含むことがある体組成を測定するように構成される。いくつかの実施形態において、キオスクは、ユーザから眼科画像を取り込むように構成される。代替的に又は組み合わせて、キオスクは、ユーザの体重、脈拍、血圧、水分量、体脂肪量、又はこれらの組み合わせを測定するように構成される。
【００６９】
ポータブル診断デバイス
いくつかの実施形態において、電子デバイスは、ハンドヘルドとなるように或いは個人が運ぶことができるように構成されたポータブルデバイスである。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、医療データを取得する又は入力するためのインターフェースを備える。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、ネットワークなどを通じて別のデバイスから予測又は診断に用いるための医療データを受信する（例えば、モバイルアプリ又はウェブポータルを介してインターネットを通じてユーザのスマートフォンによって提供される医療データを受信する）ように構成される。いくつかの実施形態において、医療データは、黄斑症グレード、眼軸長、及び固視安定性のうちの少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、医用画像を取り込むためのカメラを備える。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、眼科画像を取り込むための特化されたカメラを備える。いくつかの実施形態において、特化されたカメラは、網膜スキャナである。いくつかの実施形態において、網膜スキャナは、ＯＣＴイメージングデバイス（タイムドメイン又はスペクトラルドメイン）である。いくつかの実施形態において、網膜スキャナは、無散瞳眼底カメラである。いくつかの実施形態において、網膜スキャナは、デジタル網膜イメージングを行う。いくつかの実施形態において、網膜スキャナは、本開示の全体を通して説明したイメージングデバイスのうちのいずれか１つである。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、取り込まれた画像を処理する及び／又は診断又は診断予測を生成するためのデジタル処理デバイスを備える。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、１つ以上の取り込まれた画像を遠隔予測のためにネットワーク上にアップロードするように構成される。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、予測を生成するべく取り込まれた画像を解析するように構成されたデジタル処理デバイスを備える。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、デジタル処理デバイスのソフトウェアへの更新を受信する（例えば、ＣＮＮを更新する）ように構成される。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、（例えば、ネットワークアクセスの欠如により）遠隔予測が利用できないときに取り込まれた画像をローカルに解析する、又は遠隔予測が利用できるときに取り込まれた画像をアップロードするように構成される。イメージングコンポーネントを備えるポータブルデバイスに作動的に結合されるカメラを有する電子デバイスの例が図２２に示される。
【００７０】
いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、又はコンピュータなどのユーザの電子デバイスと共同して眼科画像を取り込むように構成される。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、有線技術及び／又は無線技術を通じてユーザの電子デバイスと通信するように構成される。例えば、ポータブルデバイスは、ＵＳＢ、ｍｉｃｒｏＵＳＢ、又はＬｉｇｈｔｎｉｎｇケーブルなどのケーブルを通じてユーザの電子デバイスに物理的に接続することができる。いくつかの実施形態において、有線接続は、ポータブルデバイスがユーザの電子デバイスから電力及び／又は充電を受けることを可能にする。例として、ユーザの網膜のイメージングのための専用の小型カメラと随意的なフラッシュは、ＵＳＢ接続を通じてユーザのスマートフォンから電力を受け取ることができる。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、ユーザの電子デバイスと無線通信する。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、取り込まれた画像をユーザの電子デバイスにケーブルを介して及び／又は無線で送信するように構成される。いくつかの実施形態において、ユーザの電子デバイスは、ウェブアプリケーションとインターフェースし、ネットワーク又はクラウド上で遠隔的に解析するために取り込まれた画像をウェブアプリケーションにアップロードする、モバイルアプリケーションなどのプログラムを備える。
【００７１】
いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、検眼鏡を備え、検眼鏡をユーザの電子デバイス上のカメラと位置合わせして、検眼鏡の助けによりカメラが被検者の目の眼底画像を取り込むことを可能にするように構成される。限定ではない例として、ポータブルデバイスは、検眼鏡をスマートフォンカメラ（例えば、アンドロイドフォン又はｉＰｈｏｎｅ）と位置合わせするように構成される。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、検眼鏡を正面向きカメラ（例えば、ユーザに面する及び／又はタッチスクリーンと同じ側）、背面向きカメラ（例えば、ユーザから離れる方に面する）、又はその両方と位置合わせするように構成される。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、検眼鏡とユーザの電子デバイスのカメラとの位置合わせをユーザが調節できるように構成される。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、ユーザの電子デバイスに取り付ける又はユーザの電子デバイス上にクリップするように形状設定されたアダプタを備える。いくつかの実施形態において、アダプタは、ユーザの電子デバイスの外形にぴったり合うように構成される。いくつかの実施形態において、アダプタは、スマートフォンケースを備える。いくつかの実施形態において、スマートフォンケースのアダプタは、検眼鏡を電話のカメラ（前面及び／又は背面）と位置合わせして配置するべく特定の電話モデル用に形状設定される。いくつかの実施形態において、アダプタは、ユーザの電子デバイスに巻き付けることができる調節可能なストラップ（例えば、電話の周りに締め付けることができるベルクロストラップ）を備える。いくつかの実施形態において、検眼鏡は、アダプタに結合される。いくつかの実施形態において、検眼鏡は、アダプタに取り外し可能に結合される。いくつかの実施形態において、検眼鏡は、アダプタが電子デバイスに適正に設置された後で、電子デバイスのカメラと検眼鏡の位置をユーザが調節できるように、アダプタに対して移動可能である。例えば、検眼鏡は、検眼鏡をアダプタに対して、したがって、電子デバイスのカメラに対して移動させるべく調節することができる可撓性のアタッチメントを介してアダプタに結合することができる。
【００７２】
いくつかの実施形態において、ユーザの電子デバイスは、検眼鏡と組み合わせてそのカメラを用いて眼科画像を取り込むように構成される。いくつかの実施形態において、ユーザの電子デバイスは、複数の眼科画像を取り込むように構成される。いくつかの実施形態において、複数の眼科画像がスクリーニングされ、品質スクリーニングを通過する１つ以上の画像に対して解析が実行される。いくつかの実施形態において、ユーザの電子デバイスは、ビデオを取り込むように構成される。いくつかの実施形態において、取り込まれたビデオは、ビデオの１つ以上のスクリーンショットを識別するべくスクリーニングされ、品質管理画面を通過するこれらのスクリーンショットは、その後、解析され、診断及び／又は治療推奨などの結果を提供する。いくつかの実施形態において、検眼鏡は、フラッシュの強度を変調するためにフラッシュが検眼鏡のフィルタを通過するように、ユーザの電子デバイスのカメラとフラッシュの両方と相互作用する。いくつかの実施形態において、検眼鏡は、光フラッシュの強度を低減するべくフラッシュを覆う半透明領域を備える。いくつかの実施形態において、半透明領域は、調節可能である（例えば、半透明領域は、取り外して、様々な不透明度のフィルタの組からの別のフィルタに置き換えることができるフィルタである）。
【００７３】
いくつかの実施形態において、ユーザの電子デバイスは、眼科画像又はビデオを取り込みながらユーザに命令又は警告を提供するように構成される。ビデオを用いる利点は、この手法が、網膜及び／又は眼底の異なる領域を経時的に取り込むべく検眼鏡を眼又は瞳に対して再位置決めできるようにすることである。例えば、非散瞳は眼の構造の完全な視界を妨げることになるため、従来のイメージングの一部の形態では瞳孔拡張を必要とする。しかしながら、患者又は非医療介護提供者が、クリニック環境の外部で眼科画像を取り込もうとする場合、散瞳薬を入手できない場合がある。したがって、いくつかの実施形態において、眼科データは、ビデオフィードを通じて得られ、ビデオフィードからのスクリーンショットがスティッチングされて、本明細書で説明される種々の方法による正確な解析のために重要な眼の領域の合成画像が生成される。例として、ユーザの電子デバイスは、そのディスプレイ画面上で被検者の目の検眼鏡により強化されるカメラフィードを視覚化するモバイルアプリケーションを備えるスマートフォンである。いくつかの実施形態において、モバイルアプリケーションは、カメラフィードを能動的にモニタリングし、眼科画像又はビデオを適正に取り込むための命令を提供する。いくつかのケースでは、命令は、画像取り込みプロトコルを実行するためのステップを含む。或る場合には、カメラが検眼鏡又は瞳と適正に位置合わせされていない、フィードがぼやけている、カメラ／ユーザデバイスがぶれている、フィードが遮られている、又は他の厄介な問題が画像の取り込みに干渉していることを示す警告が提供される。いくつかの実施形態において、命令及び／又は警告は、ユーザの電子デバイスの画面上に視覚的に提供される。いくつかの実施形態において、命令及び／又は警告は、音声によって提供される（例えば、命令／警告は、ユーザの電子デバイスの音声スピーカを通じて発される）。
【００７４】
いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、ユーザではない被検者の目の眼科画像を取り込むためにユーザによって用いられるように構成される。いくつかの実施形態において、ポータブルデバイスは、ユーザ自身の目の眼科画像を取り込むためにユーザによって用いられるように構成される。例として、検眼鏡を正面向きカメラの上に配置するように構成されたスマートフォンは、ユーザの目と位置合わせする（例えば、検眼鏡をユーザの瞳と位置合わせする）べく、ユーザが検眼鏡を自分で位置決めできるようにする命令及び／又は警告を、そのディスプレイ画面上で提供することができる。代替的に、背面向きカメラの上に検眼鏡を配置するように構成されたスマートフォンは、音声命令及び／又は警告を提供することができる。命令の順不同の限定ではない例は、１）ユーザに手順を説明する（例えば、手順の時間、ユーザが明るい光にさらされるかどうか）、２）散瞳させるために１つ以上の散瞳点眼薬をさす命令、３）どこを見るかの命令（例えば、画像化されていない目で遠くの物体を）、４）検眼鏡をユーザの電子デバイスとどのように位置合わせするか、５）検眼鏡を目又は瞳とどのように位置合わせするか、６）検眼鏡を目から保持する距離、及び７）位置合わせが正しいときに静止を保つ命令を含む。
【００７５】
いくつかの実施形態において、医療データは、眼科画像などの医用画像を含む。いくつかの実施形態において、眼科画像は、網膜画像を含む。いくつかの実施形態において、システム又はデバイスは、被検者の画像を取り込むためのイメージングコンポーネントを備える。いくつかの実施形態において、画像は、網膜画像である。いくつかの実施形態において、イメージングコンポーネントは、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）、網膜のカラー眼底写真（ＣＦＰ）、角膜形状解析、スリットランプ写真、フルオレセイン蛍光眼底造影、インドシアニングリーン蛍光眼底造影、眼底自発蛍光、視神経乳頭解析、内皮細胞層イメージング、又は標準写真撮影などの外部イメージング用に構成される。いくつかの実施形態において、眼科画像は、特化されたイメージング機器を用いて生成される。いくつかの実施形態において、デジタル網膜カメラは、カラー眼底写真及びフルオレセイン蛍光眼底造影のために用いられる。いくつかの実施形態において、イメージングコンポーネントは、光干渉断層撮影、走査型レーザ検眼鏡、フォトスリットランプ顕微鏡写真撮影、角膜形状解析、視神経乳頭解析器、写真用カメラ、又はロストック角膜モジュール（ＲＣＭ）である。いくつかの実施形態において、イメージングコンポーネントは、網膜画像を取り込むための自動カメラ（例えば、自動眼底カメラ）である。
【００７６】
デジタル処理デバイス
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるシステム、デバイス、プラットフォーム、メディア、方法、及びアプリケーションは、デジタル処理デバイス、プロセッサ、又はその使用を含む。例えば、いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、本明細書で説明される診断ソフトウェアを搭載する医療診断デバイスなどのポイント・オブ・ケアデバイスの一部である。いくつかの実施形態において、医療診断デバイスは、臨床環境の外部で用いる（例えば、消費者が家庭で用いる）ように構成された消費者向けのポータブル医療診断デバイスである。いくつかの実施形態において、医療診断デバイスは、医療データ（例えば、医用画像）を取り込むためのイメージングハードウェア（例えば、カメラ）などの診断機器を備える。いくつかの実施形態において、医療診断デバイスは、医用画像に基づく疾病検出又は分類などの本明細書で説明される診断方法を行うように構成されたデジタル処理デバイスを備える。さらなる実施形態では、デジタル処理デバイスは、デバイスの機能を実行する１つ以上のプロセッサ又はハードウェア中央処理装置（ＣＰＵ）を含む。またさらなる実施形態では、デジタル処理デバイスは、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムをさらに備える。いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、随意的に、コンピュータネットワークに接続される。さらなる実施形態では、デジタル処理デバイスは、随意的に、ワールド・ワイド・ウェブにアクセスするようにインターネットに接続される。またさらなる実施形態では、デジタル処理デバイスは、随意的に、クラウドコンピューティング・インフラストラクチャに接続される。他の実施形態では、デジタル処理デバイスは、随意的に、イントラネットに接続される。他の実施形態では、デジタル処理デバイスは、随意的に、データ記憶装置に接続される。本明細書での説明によれば、適切なデジタル処理デバイスは、限定ではない例として、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、サブノートブックコンピュータ、ネットブックコンピュータ、ネットパッドコンピュータ、セットトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、インターネットアプライアンス、モバイルスマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、ビデオゲームコンソール、及び車両を含む。多くのスマートフォンが本明細書で説明されるシステムに用いるのに適していることを当業者は認識するであろう。随意的なコンピュータネットワーク接続を有する選択されたテレビ、ビデオプレーヤ、及びデジタル音楽プレーヤが本明細書で説明されるシステムに用いるのに適していることも当業者は認識するであろう。適切なタブレットコンピュータは、当業者に公知のブックレット、スレート、及びコンバーチブル構成を有するものを含む。
【００７７】
いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを含む。オペレーティングシステムは、例えば、デバイスのハードウェアを管理し、アプリケーションの実行のためのサービスを提供する、プログラム及びデータを含む、ソフトウェアである。適切なサーバ・オペレーティングシステムは、限定ではない例として、ＦｒｅｅＢＳＤ、ＯｐｅｎＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、及びＮｏｖｅｌｌ（登録商標）ＮｅｔＷａｒｅ（登録商標）を含むことを当業者は認識するであろう。適切なパーソナルコンピュータ・オペレーティングシステムは、限定ではない例として、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、及びＧＮＵ／Ｌｉｎｕｘ（登録商標）などのＵＮＩＸに似たオペレーティングシステムを含むことを当業者は認識するであろう。いくつかの実施形態において、オペレーティングシステムは、クラウドコンピューティングによって提供される。適切なモバイルスマートフォン・オペレーティングシステムは、限定ではない例として、Ｎｏｋｉａ（登録商標）Ｓｙｍｂｉａｎ（登録商標）ＯＳ、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ｉＯＳ（登録商標）、Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎ  Ｍｏｔｉｏｎ（登録商標）ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ  ＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｐｈｏｎｅ（登録商標）ＯＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｍｏｂｉｌｅ（登録商標）ＯＳ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、及びＰａｌｍ（登録商標）ＷｅｂＯＳ（登録商標）を含むことも当業者は認識するであろう。
【００７８】
いくつかの実施形態において、デバイスは、ストレージ及び／又はメモリデバイスを含む。ストレージ及び／又はメモリデバイスは、データ又はプログラムを一時的又は恒久的に記憶するのに用いられる１つ以上の物理的装置である。いくつかの実施形態において、デバイスは、揮発性メモリであり、記憶した情報を維持するのに電力を必要とする。いくつかの実施形態において、デバイスは、不揮発性メモリであり、デジタル処理デバイスが電力を与えられないときに記憶した情報を保持する。さらなる実施形態では、不揮発性メモリはフラッシュメモリを備える。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、強誘電体ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ）を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ＭＲＡＭ）を含む。他の実施形態では、デバイスは、限定ではない例として、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、及びクラウドコンピューティングに基づくストレージを含む記憶装置である。さらなる実施形態では、ストレージ及び／又はメモリデバイスは、本明細書で開示したようなデバイスの組み合わせである。
【００７９】
いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、被検者に視覚情報を送信するためにディスプレイを含む。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、陰極線管（ＣＲＴ）である。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）である。さらなる実施形態では、ディスプレイは、薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ（ＴＦＴ−ＬＣＤ）である。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイである。種々のさらなる実施形態において、ＯＬＥＤディスプレイは、パッシブマトリクス型ＯＬＥＤ（ＰＭＯＬＥＤ）又はアクティブマトリクス型ＯＬＥＤ（ＡＭＯＬＥＤ）ディスプレイである。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、プラズマディスプレイである。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、電子ペーパー又は電子インクである。他の実施形態では、ディスプレイは、ビデオプロジェクタである。またさらなる実施形態では、ディスプレイは、本明細書で開示したようなデバイスの組み合わせである。
【００８０】
いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、被検者から情報を受信するための入力デバイスを含む。いくつかの実施形態において、入力デバイスは、キーボードである。いくつかの実施形態において、入力デバイスは、限定ではない例として、マウス、トラックボール、トラックパッド、ジョイスティック、ゲームコントローラ、又はスタイラスを含むポインティング・デバイスである。いくつかの実施形態において、入力デバイスは、タッチスクリーン又はマルチタッチスクリーンである。他の実施形態では、入力デバイスは、音声又は他の音入力を取り込むためのマイクロフォンである。他の実施形態では、入力デバイスは、動き又は視覚入力を取り込むためのビデオカメラ又は他のセンサである。さらなる実施形態では、入力デバイスは、Ｋｉｎｅｃｔ、Ｌｅａｐ  Ｍｏｔｉｏｎなどである。またさらなる実施形態では、入力デバイスは、本明細書で開示したようなデバイスの組み合わせである。
【００８１】
一時的でないコンピュータ可読記憶媒体
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、メディア、方法、及びアプリケーションは、随意的にネットワーク化されたデジタル処理デバイスのオペレーティングシステムによって実行可能な命令を含むプログラムでエンコードされた１つ以上の一時的でないコンピュータ可読記憶媒体を含む。さらなる実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、デジタル処理デバイスの有形のコンポーネントである。またさらなる実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、デジタル処理デバイスから随意的に取り外し可能である。いくつかの実施形態において、コンピュータ可読記憶媒体は、限定ではない例として、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートメモリ、磁気ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、クラウドコンピューティングシステム、及びサービスなどを含む。いくつかのケースでは、プログラム及び命令は、メディア上で恒久的に、実質的に恒久的に、半恒久的に、又は非一時的にエンコードされる。
【００８２】
コンピュータプログラム
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、メディア、方法、及びアプリケーションは、少なくとも１つのコンピュータプログラム又はその使用を含む。コンピュータプログラムは、特定のタスクを実行するために書かれた、デジタル処理デバイスのＣＰＵで実行可能な命令シーケンスを含む。コンピュータ可読命令は、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ型を実装する、関数、オブジェクト、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）、データ構造などのプログラムモジュールとして実装されてよい。本明細書で提供される開示に照らして、コンピュータプログラムは、様々な言語の様々なバージョンで書かれてよいことを当業者は認識するであろう。
【００８３】
コンピュータ可読命令の機能は、様々な環境で要望に応じて、組み合わされ又は分散されてよい。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、１つの命令シーケンスを備える。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、複数の命令シーケンスを備える。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、１つのロケーションから提供される。他の実施形態では、コンピュータプログラムは、複数のロケーションから提供される。種々の実施形態において、コンピュータプログラムは、１つ以上のソフトウェアモジュールを含む。種々の実施形態において、コンピュータプログラムは、１つ以上のウェブアプリケーション、１つ以上のモバイルアプリケーション、１つ以上の独立型アプリケーション、１つ以上のウェブブラウザプラグイン、エクステンション、アドイン、又はアドオン、又はそれらの組み合わせを、部分的に又は全体的に含む。
【００８４】
ウェブアプリケーション
いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、ウェブアプリケーションを含む。本明細書で提供される開示に照らして、ウェブアプリケーションは、種々の実施形態において、１つ以上のソフトウェアフレームワークと１つ以上のデータベースシステムを使用することを当業者は認識するであろう。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）．ＮＥＴ又はＲｕｂｙ  ｏｎ  Ｒａｉｌｓ（ＲｏＲ）などのソフトウェアフレームワークで作成される。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、限定ではない例として、リレーショナルデータベースシステム、非リレーショナルデータベースシステム、オブジェクト指向データベースシステム、連想データベースシステム、及びＸＭＬデータベースシステムを含む１つ以上のデータベースシステムを使用する。さらなる実施形態では、適切なリレーショナルデータベースシステムは、限定ではない例として、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ、ｍｙＳＱＬ（商標）、及びＯｒａｃｌｅ（登録商標）を含む。ウェブアプリケーションは、種々の実施形態において、１つ以上の言語の１つ以上のバージョンで書かれることも当業者は認識するであろう。ウェブアプリケーションは、１つ以上のマークアップ言語、プレゼンテーション定義言語、クライアント側スクリプト言語、サーバ側コーディング言語、データベースクエリ言語、又はそれらの組み合わせで書かれてよい。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張ハイパーテキストマークアップ言語（ＸＨＴＭＬ）、又は拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）などのマークアップ言語である程度書かれる。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、Ｃａｓｃａｄｉｎｇ  Ｓｔｙｌｅ  Ｓｈｅｅｔｓ（ＣＳＳ）などのプレゼンテーション定義言語である程度書かれる。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ  ａｎｄ  ＸＭＬ（ＡＪＡＸ）、Ｆｌａｓｈ（登録商標）Ａｃｔｉｏｎｓｃｒｉｐｔ、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、又はＳｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ（登録商標）などのクライアント側スクリプト言語である程度書かれる。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｅｒｖｅｒ  Ｐａｇｅｓ（ＡＳＰ）、ＣｏｌｄＦｕｓｉｏｎ（登録商標）、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（商標）、ＪａｖａＳｅｒｖｅｒ  Ｐａｇｅｓ（ＪＳＰ）、Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（ＰＨＰ）、Ｐｙｔｈｏｎ（商標）、Ｒｕｂｙ、Ｔｃｌ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、ＷｅｂＤＮＡ（登録商標）、又はＧｒｏｏｖｙなどのサーバ側コーディング言語である程度書かれる。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＱＬ）などのデータベースクエリ言語である程度書かれる。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、ＩＢＭ（登録商標）Ｌｏｔｕｓ  Ｄｏｍｉｎｏ（登録商標）などの企業サーバ製品を統合する。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、メディアプレーヤ要素を含む。種々のさらなる実施形態において、メディアプレーヤ要素は、限定ではない例として、Ａｄｏｂｅ（登録商標）Ｆｌａｓｈ（登録商標）、ＨＴＭＬ  ５、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ＱｕｉｃｋＴｉｍｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｓｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ（登録商標）、Ｊａｖａ（商標）、及びＵｎｉｔｙ（登録商標）を含む多くの適切なマルチメディア技術のうちの１つ以上を使用する。
【００８５】
モバイルアプリケーション
いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、スマートフォンなどのモバイルデジタル処理デバイスに提供されるモバイルアプリケーションを含む。いくつかの実施形態において、モバイルアプリケーションは、製造時にモバイルデジタル処理デバイスに提供される。他の実施形態では、モバイルアプリケーションは、本明細書で説明されるコンピュータネットワークを介してモバイルデジタル処理デバイスに提供される。
【００８６】
本明細書で提供される開示の観点において、モバイルアプリケーションは、当該技術分野では公知のハードウェア、言語、及び開発環境を用いて当業者に公知の技術によって作成される。モバイルアプリケーションはいくつかの言語で書かれることを当業者は認識するであろう。適切なプログラミング言語は、限定ではない例として、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、Ｊａｖａ（商標）、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、Ｐａｓｃａｌ、Ｏｂｊｅｃｔ  Ｐａｓｃａｌ、Ｐｙｔｈｏｎ（商標）、Ｒｕｂｙ、ＶＢ．ＮＥＴ、ＷＭＬ、及びＣＳＳを伴う又は伴わないＸＨＴＭＬ／ＨＴＭＬ、又はそれらの組み合わせを含む。
【００８７】
適切なモバイルアプリケーション開発環境は、いくつかのソースから入手可能である。市販の開発環境は、限定ではない例として、ＡｉｒｐｌａｙＳＤＫ、ａｌｃｈｅＭｏ、Ａｐｐｃｅｌｅｒａｔｏｒ（登録商標）、Ｃｅｌｓｉｕｓ、Ｂｅｄｒｏｃｋ、Ｆｌａｓｈ  Ｌｉｔｅ、．ＮＥＴ  Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、Ｒｈｏｍｏｂｉｌｅ、及びＷｏｒｋＬｉｇｈｔ  ＷｏｒｋＬｉｇｈｔ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｐｌａｔｆｏｒｍを含む。限定ではない例として、Ｌａｚａｒｕｓ、ＭｏｂｉＦｌｅｘ、ＭｏＳｙｎｃ、及びＰｈｏｎｅｇａｐを含む他の開発環境が無料で利用可能である。また、モバイルデバイス製造業者は、限定ではない例として、ｉＰｈｏｎｅ及びｉＰａｄ（ｉＯＳ）ＳＤＫ、Ａｎｄｒｏｉｄ（商標）ＳＤＫ、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）ＳＤＫ、ＢＲＥＷ  ＳＤＫ、Ｐａｌｍ（登録商標）ＯＳ  ＳＤＫ、Ｓｙｍｂｉａｎ  ＳＤＫ、ｗｅｂＯＳ  ＳＤＫ、及びＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｍｏｂｉｌｅ  ＳＤＫを含むソフトウェア開発者キットを配布している。
【００８８】
限定ではない例として、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ａｐｐ  Ｓｔｏｒｅ、Ａｎｄｒｏｉｄ（商標）Ｍａｒｋｅｔ、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）Ａｐｐ  Ｗｏｒｌｄ、Ａｐｐ  Ｓｔｏｒｅ  ｆｏｒ  Ｐａｌｍ  ｄｅｖｉｃｅｓ、Ａｐｐ  Ｃａｔａｌｏｇ  ｆｏｒ  ｗｅｂＯＳ、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｍａｒｋｅｔｐｌａｃｅ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ、Ｏｖｉ  Ｓｔｏｒｅ  ｆｏｒ  Ｎｏｋｉａ（登録商標）ｄｅｖｉｃｅｓ、Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）Ａｐｐｓ、及びＮｉｎｔｅｎｄｏ（登録商標）ＤＳｉ  Ｓｈｏｐを含むモバイルアプリケーションの配布のためにいくつかの商業フォーラムが利用可能であることを当業者は認識するであろう。
【００８９】
独立したアプリケーション
いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、既存のプロセスへのアドオンではない、例えば、プラグインではない、独立したコンピュータプロセスとして実行されるプログラムである独立したアプリケーションを含む。独立したアプリケーションはしばしばコンパイルされることを当業者は認識するであろう。コンパイラは、プログラミング言語で書かれたソースコードをアセンブリ言語又は機械コードなどのバイナリオブジェクトコードに変換するコンピュータプログラムである。適切なコンパイルされるプログラミング言語は、限定ではない例として、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、ＣＯＢＯＬ、Ｄｅｌｐｈｉ、Ｅｉｆｆｅｌ、Ｊａｖａ（商標）、Ｌｉｓｐ、Ｐｙｔｈｏｎ（商標）、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、及びＶＢ．ＮＥＴ、又はそれらの組み合わせを含む。コンパイルは、実行可能プログラムを作成するためにしばしば少なくとも部分的に行われる。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、１つ以上の実行可能なコンパイルされたアプリケーションを含む。
【００９０】
ソフトウェアモジュール
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、メディア、方法、及びアプリケーションは、ソフトウェア、サーバ、及び／又はデータベースモジュール、又はその使用を含む。本明細書で提供される開示の観点において、ソフトウェアモジュールは、当該技術分野では公知のマシン、ソフトウェア、及び言語を用いて当業者に公知の技術により作成される。本明細書で開示されるソフトウェアモジュールは複数の様態で実装される。種々の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、ファイル、コードセクション、プログラミングオブジェクト、プログラミング構造、又はそれらの組み合わせを備える。さらに種々の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、複数のファイル、複数のコードセクション、複数のプログラミングオブジェクト、複数のプログラミング構造、又はそれらの組み合わせを備える。種々の実施形態において、１つ以上のソフトウェアモジュールは、限定ではない例として、ウェブアプリケーション、モバイルアプリケーション、及び独立したアプリケーションを備える。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つのコンピュータプログラム又はアプリケーションにある。他の実施形態では、ソフトウェアモジュールは、１つよりも多いコンピュータプログラム又はアプリケーションにある。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つのマシン上にホストされる。他の実施形態では、ソフトウェアモジュールは、１つよりも多いマシン上にホストされる。さらなる実施形態では、ソフトウェアモジュールは、クラウドコンピューティングプラットフォーム上にホストされる。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つの場所にある１つ以上のマシン上にホストされる。他の実施形態では、ソフトウェアモジュールは、１つよりも多い場所にある１つ以上のマシン上にホストされる。
【００９１】
データベース
いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、メディア、及び方法は、１つ以上のデータベース、又はその使用を含む。本明細書で提供される開示の観点において、多くのデータベースが、バーコード、ルート、パーセル、被検者、又はネットワーク情報のストレージ及び検索に適することを当業者は認識するであろう。種々の実施形態において、適切なデータベースは、限定ではない例として、リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベース、オブジェクト指向データベース、オブジェクトデータベース、実体関連モデルデータベース、連想データベース、及びＸＭＬデータベースを含む。いくつかの実施形態において、データベースは、インターネットに基づいている。さらなる実施形態では、データベースは、ウェブに基づいている。またさらなる実施形態では、データベースは、クラウドコンピューティングに基づいている。他の実施形態では、データベースは、１つ以上のローカルコンピュータ記憶装置に基づいている。
【００９２】
図面の詳細な説明
【００９３】
図１：畳み込みニューラルネットワークの概要。この概要は、ＯＣＴ画像の新規なデータセットで訓練されたネットワークの正確度を有意に高め、且つ訓練時間を短縮するべく、１，０００カテゴリのＩｍａｇｅＮｅｔデータセットで訓練される畳み込みニューラルネットワークをどのように適合させることができるかを示している。局所結合（畳み込み）層が凍結され、新しいネットワークに転移され、一方、最後の全結合層が転移された層の上で再作成され、ランダムな初期化から再訓練される。
【００９４】
図２：（Ａ）代表的な光干渉断層（ＯＣＴ）画像。一番左のパネル：関連する網膜下液（矢印）を伴う脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）。中央左のパネル：関連する網膜内液（矢印）を伴う糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）。中央右のパネル：初期ＡＭＤに存在する複数のドルーゼ（アローヘッド）。一番右のパネル：中心窩の輪郭が保たれ、網膜液がない正常な網膜。（Ｂ）ラベル付けプロセス及びグレード付けプロセスを通過した後に、転移学習モデルが作成され、訓練され、その後、テストが行われる、光干渉断層（ＯＣＴ）画像のフローを説明する全体的な実験設計を示すワークフロー図である。訓練データセットには、最初に収集されたデータセットからの十分な品質及び診断基準に合格した画像のみが含まれていた。
【００９５】
図３Ａ〜図３Ｂ：（Ａ）アイデンティティ付加機能を備えたＲｅＬＵ非線形性によって分離される３つの畳み込み層からなるＲｅｓＮｅｔアーキテクチャの「ボトルネック」構築ブロック。（Ｂ）層を通してどのようにフィルタを畳み込むかを実証するのにＬｅＮｅｔアーキテクチャを用いる畳み込みニューラルネットワークの概要。
【００９６】
図４Ａ〜図４Ｃ：ＣＮＶ、ＤＭＥ、ドルーゼ、及び正常のマルチクラス比較。（Ａ）「緊急照会」（脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）及び糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）の検出）に関する受信者動作特性曲線と、比較のための人間の専門家のパフォーマンス。（Ｂ）検証画像セットの最良モデルの分類の混同表。（Ｃ）図１０Ａに示されるペナルティに基づく重み付き誤差結果であり、ニューラルネットワークを金、人間の専門家を青で表す。図４Ｃに示された重み付き誤差は、０．４０％（専門家５）、１．２０％（専門家１）、２．４０％（専門家３）、６．４０％（専門家４）、６．６０％（最良モデル）、７．７０％（専門家６）、１０．５０％（専門家２）、１２．７０％（限定モデル）である。
【００９７】
図５Ａ〜図５Ｂ：ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄを用いて作成したプロットであり、１０，０００ステップにわたるマルチクラス分類器の訓練中の、（Ａ）訓練の正確度（オレンジ）と検証の正確度（青）、（Ｂ）交差エントロピー損失を表す。プロットは、傾向を明瞭に視覚化するために０．６の平滑化因子で正規化した。
【００９８】
図６：糖尿病黄斑浮腫（左）、脈絡膜新生血管（中央）、及びドルーゼ（右）の病変領域を強調表示するオクルージョンマップ。オクルージョンマップは、入力画像全体にオクルーディングカーネルを畳み込むことにより生成された。オクルージョンマップは、各畳み込み領域に正しいラベルのソフトマックス確率を割り当てることにより予測後に作成される。次いで、オクルージョンマップは、モデルが診断を行う際に重要と考えた領域を強調表示するべく、入力画像上に重ね合わせることができる。
【００９９】
図７：プロットは、図５に関係したＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄを用いる訓練データセット及び検証データセットにおけるバイナリパフォーマンスを示す。（Ａ）脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）と正常、（Ｂ）糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）と正常、及び（Ｃ）ドルーゼと正常の比較を行った。プロットは、傾向を明瞭に視覚化するために０．６の平滑化因子で正規化した。過剰適合を低減し、分類器の一般化を助けるために、より多くのノイズとより低い品質を有する画像も訓練セットに含めたため、検証正確度と損失は、より良好なパフォーマンスを示す。訓練データセット：オレンジ。検証データセット：青。
【０１００】
図８：図４に関係したバイナリ分類器の受信者動作特性曲線。グラフの対応するＲＯＣ下の面積（ＡＵＲＯＣ）は、（Ａ）脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）と正常に関して１００％、（Ｂ）糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）と正常に関して９９．８７％、及び（Ｃ）ドルーゼと正常に関して９９．９６％である。（Ａ）でのまっすぐな縦及び横の線と、（Ｂ）及び（Ｃ）でのほぼまっすぐな線は、バイナリ畳み込みニューラルネットワークモデルが完璧に近い分類パフォーマンスを有することを実証する。
【０１０１】
図９：図４に関係した、対応する９５％信頼区間がマークされた、陽性尤度比及び陰性尤度比を表すプロット。（Ａ）陽性尤度比は、真陽性率／偽陽性率として定義され、したがって、尤度比の１を超える増加は、予測される結果が有病と関連付けられる確率の増加を示す。（Ｂ）陰性尤度比は、偽陰性率／真陰性率として定義され、したがって、尤度比の１未満の減少は、予測される結果が無病と関連付けられる確率の増加を示す。
【０１０２】
図１０：図４に関係した、重み付き誤差計算中の正しくないラベル付けに関して提案されるペナルティと、ＯＣＴ画像にグレード付けする専門家の混同行列であり、（Ａ）ペナルティは、正常としてスコア付けされる「緊急照会」に関する誤差スコア４と、ドルーゼとしてスコア付けされる「緊急照会」に関する誤差スコア２を含む。他のすべての正しくない答えには誤差スコア１が付けられる。（Ｂ）ここでは、人間の専門家のそれぞれの結果を示し、各人によるグレード付けでの真のラベルと予測されるラベルを比較している。
【０１０３】
図１１Ａ〜図１１Ｇ：（Ａ〜Ｆ）滲出型ＡＭＤ（Ａ〜Ｃ）又は黄斑浮腫を伴う糖尿病性網膜症（Ｄ〜Ｆ）の患者の中心窩を通る水平断面ＯＣＴ画像であり、ベバシズマブの３回の毎月の硝子体注射の前（左）と後（右）である。網膜内液又は網膜下液（矢印）は治療後に減少した。すべての患者の視力（ＶＡ）が改善された：（Ａ）５か月で２０／３２０から２０／２５０へ、（Ｂ）９か月で２０／４０から２０／３２へ、（Ｃ）３か月で２０／４００から２０／２５０へ、（Ｄ）７か月で２０／８０から２０／５０へ、（Ｅ）７か月で２０／４０から２０／２５へ、及び（Ｆ）７か月で２０／３２から２０／２５へ。（Ｇ）ＤＭＥ患者の左眼の治療前の水平断面ＯＣＴ画像（左上）は、黄斑中心部にかけて黄斑浮腫（矢印）を示しており、３回の継続的な抗ＶＥＧＦ治療後に網膜内液が消失した（右上）。ＶＡは、６か月後に２０／７０から２０／２５へ改善された。しかし、最後の訪問から５か月後にＯＣＴ上に黄斑浮腫の再発が点在した（左下の矢印）。ＶＡは、２０／１２５に低下した。患者は、ベバシズマブの３回の継続的な毎月の注射を受け、１か月後に症状は再び軽減し（右下）、ＶＡは２０／８０に改善された。
【０１０４】
図１２：アップロードする及び診断を行うことができる診断ゲートウェイクラウド。これは、各診断の確率と共に、自動診断を促すためのあらゆるＪＰＥＧ  ＯＣＴ画像のアップロードを可能にする。
【０１０５】
図１３：眼底分類及び黄斑機能テストの後に、機械訓練とその後のテストを行う、患者登録のフローを説明する全体的な実験設計を示すワークフロー図。長い眼軸長（≧２６ｍｍ）は、白内障手術後の視力予後不良の危険因子であり得ることがわかった。
【０１０６】
図１４Ａ〜図１４Ｂ：術後の視力転帰は、眼軸長がより長い眼では有意により不良となることが注目された。（Ａ）すべての成人白内障症例の中で、術後の視力転帰は、＜２４．５ｍｍの眼軸長の眼よりも長い眼軸長（≧２６ｍｍ）の眼でより不良であった。手術後の０．７１対０．２９の平均術後ＵＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）視力，＊＊＊−  ｐ＜０．００１；ＵＣＶＡ＝裸眼視力；ＨＭＣ＝強度近視白内障；ＡＲＣ＝加齢白内障）。（Ｂ）１，００５人の登録患者の間で、術後の視力転帰は、＜３０ｍｍの眼軸長の眼よりも長い眼軸長（＞３０ｍｍ）の眼で有意により不良となることが注目された。（平均術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）視力：ＡＬ＜２８ｍｍ＝０．１７±０．３８（３２５）；２８ｍｍ≦ＡＬ≦３０ｍｍ＝０．２４±０．４１（２９２）；ＡＬ＞３０ｍｍ＝０．３０±０．３１（３８８）；ＡＮＯＶＡとそれに続くＴｕｋｅｙ検定：ｐ＜０．０００１；ＡＬ＜２８ｍｍ対ＡＬ＞３０ｍｍ，ｐ＜０．０００１；ＡＬ＜２８ｍｍ対２８ｍｍ≦ＡＬ≦３０ｍｍ，ｐ＝０．０３；２８ｍｍ≦ＡＬ≦３０ｍｍ対ＡＬ＞３０ｍｍ，ｐ＝０．０４；＊＊＊＊−  ｐ＜０．０００１；＊−  ｐ＜０．０５；ＢＣＶＡ＝最高矯正視力）。
【０１０７】
図１５Ａ〜図１５Ｅ：眼底画像のグレード付けのサンプル。（Ａ〜Ｄ）患者の眼底画像は、近視性黄斑症に関する既存の国際写真分類・グレード付けシステムで比較した異なる疾病カテゴリの近視性黄斑症を示している：カテゴリ１：豹紋状眼底（Ａ）、カテゴリ２：びまん性萎縮病変（Ｂ）、カテゴリ３：限局性萎縮病変（Ｃ）、カテゴリ４：黄斑部萎縮（Ｄ）。（Ｅ）強度近視性黄斑症カテゴリ１〜４内のそれぞれの患者の割合。カテゴリ１：６７．４６％（６７８人／１，００５人）、カテゴリ２：１３．５３％（１３６人／１，００５人）、カテゴリ３：１５．３２％（１５４人／１，００５人）、カテゴリ４：３．６８％（３７人／１，００５人）。
【０１０８】
図１６Ａ〜図１６Ｆ：島状黄斑部萎縮パターンを有する患者とその術後の視力転帰（Ａ〜Ｃ）、すべての患者間の黄斑感度、眼軸長、及びＢＣＥＡの相関（Ｄ〜Ｆ）。（Ａ）島状黄斑部萎縮を示す超広角網膜画像。（Ｂ）固視ＢＣＥＡ及び平均黄斑感度を含むマイクロペリメータ画像。黄斑グリッドでの暗領域は、機能していない萎縮領域を示し、残りの黄斑組織の非常に小さい領域上に固視楕円が配置されている。ＢＣＥＡ＝二変量輪郭楕円面積。（Ｃ）カテゴリ３のすべての患者間で、術後の視力転帰は、このカテゴリ内の他の眼よりも島状黄斑部萎縮パターンの眼（１５４眼のうち１４眼）でより不良であった。手術後の０．５４対０．３６の平均術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）視力，＊−  ｐ＜０．０５，ｔ検定；ＢＣＶＡ＝最高矯正視力）。（Ｄ）ＭＳと眼軸長との相関（ピヤソンの相関：ｒ＝−０．３４，Ｐ＜０．００１，ｆ検定）。（Ｅ）ＭＳとＢＣＥＡとの相関（ｒ＝−０．３２，Ｐ＜０．００１，ｆ検定）。（Ｆ）ＢＣＥＡと眼軸長との相関（ｒ＝０．１３，Ｐ＜０．００１，ｆ検定）、ＭＳ＝平均感度、ＢＣＥＡ＝二変量輪郭楕円面積。
【０１０９】
図１７：ディープニューラルネットワークの概要。合計１，００５人の患者のマイクロペリメータ結果をエクスポートし、収集し、結果的にすべての画像をカバーする１７７のポイントを得た。年齢（ｙｅａｒ）と眼軸長（ｍｍ）の情報もモデルに組み込んだ。患者の術後視力を予測するべく、各層に５ニューロンで２層の階層ニューラルネットワークを構築し、検証した。高信頼度診断の患者について、術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）が０．５以下の患者（良好な視力を有するものとしての高信頼度の患者）を負事例として定義し、術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）が０．５を上回る患者（不良の視力を有するものとしての高信頼度の患者）を正事例として定義する。
【０１１０】
図１８Ａ〜図１８Ｄ：深層学習モデルのパフォーマンスを示すプロット。（Ａ）黄斑感度画像の第１の主成分（ＰＣ０）は、患者の術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）視力レベルを追跡する。ＰＣ０（ｙ軸）は、術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）レベルと相関する（Ｒ＝０．４８，ｐ＜１ｅ−１６，ｆ検定）。（Ｂ）患者の術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）を高精度で分類するために閾値画像のＰＣ０を用いる（ＲＯＣ−ＡＵＣ＝０．８５１）。（Ｃ）１０，０００の訓練ステップの数（ｘ軸）に対する訓練コホート（赤，ｎ＝５０２）とテストコホート（青，ｎ＝５０３）との両方におけるニューラルネットの正確度（ｙ軸）の変化の追跡。最終モデルは、０．９３１の正確度をもたらす。（Ｄ）訓練済みの階層ニューラルネットワークを用いる検証コホートにおける分類正確度。術後視力を予想するためのＲＯＣ曲線下の面積は０．９１８であった。
【０１１１】
図１９Ａ〜図１９Ｄ：房水中の増殖因子レベルと眼軸長との相関を示す散布図。（Ａ）房水中の増殖分化因子−１５（ＧＤＦ−１５）レベルは、眼軸長と正相関した（スピアマン係数＝０．５０３，Ｐ＜０．００１，スピアマン相関分析）。（Ｂ）房水中の肝細胞増殖因子（ＨＧＦ）レベルは、眼軸長と正相関した（スピアマン係数＝０．５６７，Ｐ＜０．００１，スピアマン相関分析）。（Ｃ）房水中の血小板由来増殖因子（ＰＤＧＦ−ＡＡ）レベルは、眼軸長と正相関した（スピアマン係数＝０．４５８，Ｐ＜０．００１，スピアマン相関分析）。（Ｄ）房水中の血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）レベルは、眼軸長と負相関した（スピアマン係数＝−０．７７７，Ｐ＜０．００１，スピアマン相関分析）。
【０１１２】
図２０Ａ〜図２０Ｃ：Ｂｉｏ−Ｐｌｅｘ  Ｐｒｏ（商標）マルチプレックスビーズに基づくイムノアッセイで検出されるサイトカインの検量線。（Ｘ軸のスケールは線形ではなく、図は片対数スケールである）。（Ａ）ＧＤＦ−１５：増殖分化因子−１５、（Ｂ）ＨＧＦ：肝細胞増殖因子、（Ｃ）ＰＤＧＦ−ＡＡ：血小板由来増殖因子、ＵＬＯＱ：定量上限、ＬＬＯＱ：定量下限。
【０１１３】
図２１は、本明細書で提供される方法を実施するようにプログラムされる又は他の方法で構成されるコンピュータ制御システム又はプラットフォームを概略で示す。いくつかの実施形態において、システムは、画像解析を実行するなどのために実行可能命令を実行するようにプログラムされる又は他の方法で構成されるコンピュータシステム２１０１を備える。コンピュータシステムは、少なくとも１つのＣＰＵ又はプロセッサ２１０５を含む。コンピュータシステムは、少なくとも１つのメモリ又はメモリロケーション２１１０及び／又は少なくとも１つの電子ストレージユニット２１１５を含む。いくつかの実施形態において、コンピュータシステムは、通信インターフェース２１２０（例えば、ネットワークアダプタ）を備える。いくつかの実施形態において、コンピュータシステム２１０１は、通信インターフェース２１２０の助けによりコンピュータネットワーク（「ネットワーク」）２１３０に作動的に結合することができる。いくつかの実施形態において、エンドユーザデバイス２１３５が、眼科画像などの医療データのアップロード、データベース２１４５の一般的なブラウジング、又は他のタスクの実行のために用いられる。いくつかの実施形態において、データベース２１４５は、コンピュータシステム２１０１とは別個の１つ以上のデータベースである。
【０１１４】
図２２は、イメージングコンポーネント２２０３（例えば、検眼鏡）を有するポータブルデバイス２２０１に取り付けられた携帯電話又はスマートフォン２２０２などの電子デバイスの一実施形態の線図を示し、イメージングコンポーネント２２０３は、電子デバイス２２０２のカメラレンズ２２０５と位置合わせされるように構成される１つ以上のレンズ２２０４を備えている。この線図は、電話の背面図（タッチスクリーンに面していない）を示し、背面カメラの上に検眼鏡が位置決めされている。破線は、物体が別の物体によってカバーされている又は覆い隠されていることを示す。
【０１１５】
番号付きの実施形態
本開示は、本明細書の番号付きの実施形態を参照することによりさらに説明される。１．医療診断を提供するための方法であって、ａ）医用画像を取得することと、ｂ）医用画像で機械学習手順を行うことと、ｃ）機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、医用画像が医療疾病又は障害を示すか否かを判定することとを含む、方法。２．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態１に記載の方法。３．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態１又は実施形態２に記載の方法。４．医用画像に画像オクルージョン手順を施すことをさらに含む、実施形態１〜実施形態３のいずれかに記載の方法。５．転移学習手順を行うことをさらに含む、実施形態１〜実施形態４のいずれかに記載の方法。６．転移学習手順が、事前訓練済みの機械学習手順を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて機械学習手順を事前訓練することを含む、実施形態５に記載の方法。７．転移学習手順が、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの機械学習手順を訓練することをさらに含む、実施形態６に記載の方法。８．判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、実施形態１〜実施形態７のいずれか１つに記載の方法。９．医用画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態１〜実施形態８のいずれか１つに記載の方法。１０．眼科画像が、網膜画像である、実施形態９に記載の方法。１１．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態９又は実施形態１０に記載の方法。１２．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態１０又は実施形態１１に記載の方法。１３．１つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されると、ａ）医用画像を取得することと、ｂ）医用画像で機械学習手順を行うことと、ｃ）機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、医用画像が医療疾病又は障害を示すか否かを判定することとを含む医療診断を提供するための方法を実施する機械で実行可能なコードを備える一時的でないコンピュータ可読媒体。１４．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態１３に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１５．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態１３又は実施形態１４に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１６．方法が、医用画像に画像オクルージョン手順を施すことをさらに含む、実施形態１３〜実施形態１５のいずれかに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１７．方法が、転移学習手順を行うことをさらに含む、実施形態１３〜実施形態１６のいずれかに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１８．転移学習手順が、事前訓練済みの機械学習手順を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて機械学習手順を事前訓練することを含む、実施形態１７に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１９．転移学習手順が、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの機械学習手順を訓練することをさらに含む、実施形態１８に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。２０．方法が、判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、実施形態１３〜実施形態１９のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。２１．医用画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態１３〜実施形態２０のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。２２．眼科画像が、網膜画像である、実施形態２１に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。２３．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態２１又は実施形態２２に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。２４．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態２２又は実施形態２３に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。２５．コンピュータ実装システムであって、少なくとも１つのプロセッサと、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムと、メモリと、医療診断を提供するためのアプリケーションを作成するべくデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを備えるデジタル処理デバイスを備え、前記アプリケーションが、ａ）医用画像を取得するためのソフトウェアモジュールと、ｂ）医用画像で機械学習手順を行うためのソフトウェアモジュールと、ｃ）機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で医用画像が医療疾病又は障害を示すか否かを判定するためのソフトウェアモジュールと、を備える、コンピュータ実装システム。２６．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態２５に記載のコンピュータ実装システム。２７．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態２５又は実施形態２６に記載のコンピュータ実装システム。２８．アプリケーションが、医用画像に画像オクルージョン手順を施すためのソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態２５〜実施形態２７のいずれかに記載のコンピュータ実装システム。２９．アプリケーションが、転移学習手順を行うためのソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態２５〜実施形態２８のいずれかに記載のコンピュータ実装システム。３０．転移学習手順が、事前訓練済みの機械学習手順を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて機械学習手順を事前訓練することを含む、実施形態２９に記載のコンピュータ実装システム。３１．転移学習手順が、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの機械学習手順を訓練することをさらに含む、実施形態３０に記載のコンピュータ実装システム。３２．アプリケーションが、判定に基づいて診療推奨を作成するためのソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態２５〜実施形態３１のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。３３．医用画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態２５〜実施形態３２のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。３４．眼科画像が、網膜画像である、実施形態３３に記載のコンピュータ実装システム。３５．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態３３又は実施形態３４に記載のコンピュータ実装システム。３６．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態３４又は実施形態３５に記載のコンピュータ実装システム。３７．医療診断を提供するための方法であって、ａ）医用画像を取得することと、ｂ）機械学習手順で医用画像を解析することと、ｃ）機械学習手順によって、医用画像に基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力の予測を生成することとを含む、方法。３８．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態３７に記載の方法。３９．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態３７又は実施形態３８に記載の方法。４０．畳み込みニューラルネットワークが、１層あたり５以下のニューロンを有する、実施形態３９に記載の方法。４１．機械学習手順が、年齢、眼軸長、及び黄斑感度を含む入力を使用する、実施形態３７〜実施形態４０のいずれかに記載の方法。４２．判定に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、実施形態３７〜実施形態４１のいずれか１つに記載の方法。４３．医用画像が、眼科疾病、障害、又は症状の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態３７〜実施形態４２のいずれか１つに記載の方法。４４．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態４３に記載の方法。４５．眼科画像が、黄斑感度閾値画像である、実施形態４３に記載の方法。４６．眼科疾病、障害、又は症状が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）、網脈絡膜萎縮、中心窩分離症、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離、及び後部ぶどう腫からなる群から選択される、実施形態４３〜実施形態４５のいずれかに記載の方法。４７．１つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されると、ａ）医用画像を取得することと、ｂ）機械学習手順で医用画像を解析することと、ｃ）機械学習手順によって、医用画像に基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力の予測を生成することとを含む医療診断を提供するための方法を実施する機械で実行可能なコードを備える一時的でないコンピュータ可読媒体。４８．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態４７に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。４９．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態４７又は実施形態４８に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５０．畳み込みニューラルネットワークが、１層あたり５以下のニューロンを有する、実施形態４９に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５１．機械学習手順が、年齢、眼軸長、及び黄斑感度を含む入力を使用する、実施形態４７〜実施形態５０のいずれかに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５２．方法が、予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、実施形態４７〜実施形態５１のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５３．医用画像が、眼科疾病、障害、又は症状の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態４７〜実施形態５２のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５４．眼科画像が、網膜画像である、実施形態５３に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５５．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態５３又は実施形態５４に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５６．眼科画像が、黄斑感度閾値画像である、実施形態５３〜実施形態５５に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５７．眼科疾病、障害、又は症状が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）、網脈絡膜萎縮、中心窩分離症、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離、及び後部ぶどう腫からなる群から選択される、実施形態５３〜実施形態５６に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。５８．コンピュータ実装システムであって、少なくとも１つのプロセッサと、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムと、メモリと、医療診断を提供するためのアプリケーションを作成するべくデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを備えるデジタル処理デバイスを備え、前記アプリケーションが、ａ）医用画像を取得するソフトウェアモジュールと、ｂ）機械学習手順で医用画像を解析するソフトウェアモジュールと、ｃ）機械学習手順を用いて医用画像に基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力の予測を生成するソフトウェアモジュールと、を備える、コンピュータ実装システム。５９．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態５８に記載のコンピュータ実装システム。６０．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態５８又は実施形態５９に記載のコンピュータ実装システム。６１．畳み込みニューラルネットワークが、１層あたり５以下のニューロンを有する、実施形態６０に記載のコンピュータ実装システム。６２．機械学習手順が、年齢、眼軸長、及び黄斑感度を含む入力を使用する、実施形態５８〜実施形態６１のいずれかに記載のコンピュータ実装システム。６３．アプリケーションが、判定に基づいて診療推奨を作成するためのソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態５８〜実施形態６２のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。６４．医
用画像が、眼科疾病、障害、又は症状の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態５８〜実施形態６３のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。６５．眼科画像が、網膜画像である、実施形態６４に記載のコンピュータ実装システム。６６．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態６４又は実施形態６５に記載のコンピュータ実装システム。６７．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）、網脈絡膜萎縮、中心窩分離症、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離、及び後部ぶどう腫からなる群から選択される、実施形態６４〜実施形態６６に記載のコンピュータ実装システム。６８．医療診断を提供するためのコンピュータで実施される方法であって、ａ）個人の医療データを取得することと、ｂ）医療データで機械学習手順を行うことと、ｃ）機械学習手順によって医療データに基づいて９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力又は視覚障害又は症状の予測を生成することとを含む、方法。６９．医療データが、視力の予測を生成するべく機械学習手順で処理される近視に関連した入力を含む、実施形態６８に記載の方法。７０．医療データが、医用画像を含む、実施形態６８又は実施形態６９に記載の方法。７１．医用画像が、マイクロペリメトリ結果がオーバーレイされた眼底画像である、実施形態７０に記載の方法。７２．医療データが、近視の少なくとも１つの尺度を含む、実施形態６８〜実施形態７１のいずれか１つに記載の方法。７３．医療データが、年齢、眼軸長、黄斑感度画像、又はその任意の組み合わせを含む、実施形態６８〜実施形態７２のいずれか１つに記載の方法。７４．予測が、白内障手術後の個人の予測視力を含む、実施形態６８〜実施形態７３のいずれか１つに記載の方法。７５．予測が、白内障手術後の個人の良好又は不良の視力の診断を含む、実施形態６８〜実施形態７４のいずれか１つに記載の方法。７６．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態６８〜実施形態７５のいずれか１つに記載の方法。７７．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態６８〜実施形態７６のいずれか１つに記載の方法。７８．転移学習手順が、近視性黄斑症のカテゴリに分類される医用画像を備えるデータセットを用いて訓練される、実施形態６８〜実施形態７７のいずれか１つに記載の方法。７９．予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、実施形態６８〜実施形態７８のいずれか１つに記載の方法。８０．医用画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態７０〜実施形態７１のいずれか１つに記載の方法。８１．眼科画像が、網膜画像である、実施形態８０に記載の方法。８２．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態８０又は実施形態８１に記載の方法。８３．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態８０〜実施形態８２のいずれか１つに記載の方法。８４．予測が、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）を含む、実施形態６８〜実施形態８３のいずれかに記載の方法。８５．機械学習手順が、黄斑感度、眼軸長、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）、二変量輪郭楕円面積（ＢＣＥＡ）、又はその任意の組み合わせを含む転帰により分類される患者データを用いて機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、実施形態８４に記載の方法。８６．患者データが、近視性黄斑症の少なくとも４つのカテゴリに従って分類される、実施形態８５に記載の方法。８７．１つ以上のコンピュータプロセッサにより実行されると、ａ）個人の医療データを取得することと、ｂ）医療データで機械学習手順を行うことと、ｃ）機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で、視力又は医療疾病又は障害の予測を生成することとを含む、医療診断を提供するための方法を実施する機械で実行可能なコードを備える一時的でないコンピュータ可読媒体。８８．医療データが、視力の予測を生成するべく機械学習手順で処理される近視に関連した入力を含む、実施形態８７に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。８９．医療データが、医用画像を含む、実施形態８７又は実施形態８８に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９０．医用画像が、マイクロペリメトリ結果がオーバーレイされた眼底画像である、実施形態８９に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９１．医療データが、近視の少なくとも１つの尺度を含む、実施形態８７〜実施形態９０のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９２．医療データが、年齢、眼軸長、黄斑感度画像、又はその任意の組み合わせを含む、実施形態８７〜実施形態９１のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９３．予測が、白内障手術後の個人の予測視力を含む、実施形態８７〜実施形態９２のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９４．予測が、白内障手術後の個人の良好又は不良の視力の診断を含む、実施形態８７〜実施形態９３のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９５．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態８７〜実施形態９４のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９６．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態８７〜実施形態９５のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９７．転移学習手順が、近視性黄斑症のカテゴリに分類される医用画像を備えるデータセットを用いて訓練される、実施形態８７〜実施形態９６のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９８．予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、実施形態８７〜実施形態９７のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。９９．医用画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態８９〜実施形態９０のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１００．眼科画像が、網膜画像である、実施形態９９に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１０１．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態９９又は実施形態１００に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１０２．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態９９〜実施形態１０１のいずれか１つに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１０３．予測が、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）を含む、実施形態８７〜実施形態１０２のいずれかに記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１０４．機械学習手順が、黄斑感度、眼軸長、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）、二変量輪郭楕円面積（ＢＣＥＡ）、又はその任意の組み合わせを含む転帰により分類される患者データを用いて機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、実施形態１０３に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１０５．患者データが、近視性黄斑症の少なくとも４つのカテゴリに従って分類される、実施形態１０５に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。１０６．コンピュータ実装システムであって、少なくとも１つのプロセッサと、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムと、メモリと、医療診断を提供するためのアプリケーションを作成するべくデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを備えるデジタル処理デバイスを備え、前記アプリケーションが、ａ）個人の医療データを取得するためのソフトウェアモジュールと、ｂ）医療データで機械学習手順を行うためのソフトウェアモジュールと、ｃ）機械学習手順によって、９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で視力又は医療疾病又は障害の予測を生成するためのソフトウェアモジュールと、を備える、コンピュータ実装システム。１０７．医療データが、視力の予測を生成するべく機械学習手順で処理される近視に関連した入力を含む、実施形態１０６に記載のコンピュータ実装システム。１０８．医療データが、医用画像を含む、実施形態１０６又は実施形態１０７に記載のコンピュータ実装システム。１０９．医用画像が、マイクロペリメトリ結果がオーバーレイされた眼底画像である、実施形態１０８に記載のコンピュータ実装システム。１１０．医療データが、近視の少なくとも１つの尺度を含む、実施形態１０６〜実施形態１０９のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１１．医療データが、年齢、眼軸長、黄斑感度画像、又はその任意の組み合わせを含む、実施形態１０６〜実施形態１１０のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１２．予測が、白内障手術後の個人の予測視力を含む、実施形態１０６〜実施形態１１１のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１３．予測が、白内障手術後の個人の良好又は不良の視力の診断を含む、実施形態１０６〜実施形態１１２のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１４．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態１０６〜実施形態１１３のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１５．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態１０６〜実施形態１１４のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１６．転移学習手順が、近視性黄斑症のカテゴリに分類される医用画像を備えるデータセットを用いて訓練される、実施形態１０６〜実施形態１１５のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１７．予測に基づいて診療推奨を作成することをさらに含む、実施形態１０６〜実施形態１１６のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１８．医用画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する眼科画像である、実施形態１１６又は実施形態１１７のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１１９．眼科画像が、網膜画像である、実施形態１１８に記載のコンピュータ実装システム。１２０．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態１１８又は実施形態１１９に記載のコンピュータ実装システム。１２１．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態１１８〜実施形態１２０のいずれか１つに記載のコンピュータ実装システム。１２２．予測が、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）を含む、実施形態１０６〜実施形態１２１のいずれかに記載のコンピュータ実装システム。１２３．機械学習手順が、黄斑感度、眼軸長、最高矯正視力（ＢＣＶＡ）、二変量輪郭楕円面積（ＢＣＥＡ）、又はその任意の組み合わせを含む転帰により分類される患者データを用いて機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、実施形態１２２に記載のコンピュータ実装システム。１２４．患者データが、近視性黄斑症の少なくとも４つのカテゴリに従って分類される、実施形態１２３に記載のコンピュータ実装システム。１２５．コンピュータ実装システムであって、ａ）プロセッサ、メモリ、ディスプレイ、カメラ、及び実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを備える、電子デバイスと、ｂ）イメージングコンポーネントを備え、カメラがイメージングコンポーネントと位置合わせされるように電子デバイスを受け入れ、位置決めするように構成された、ポータブルデバイスと、ｃ）電子デバイスのメモリに記憶されたコンピュータプログラムと、を備え、前記コンピュータプログラムが、ｉ）被検者の眼科画像又はビデオを取り込むべくカメラを制御するソフトウェアモジュールと、ｉｉ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するソフトウェアモジュールと、を備えるアプリケーションを作成するべくユーザの電子デバイスにより実行可能な命令を含む、システム。１２６．眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学
習手順を用いて生成される訓練済みの分類器で解析するべく、眼科画像又はビデオをクラウドネットワークにアップロードすることを含む、実施形態１２５に記載のシステム。１２７．眼科画像又はビデオが医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学習手順を用いて生成される分類器で眼科画像又はビデオを解析することを含む、実施形態１２５に記載のシステム。１２８．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態１２６又は実施形態１２７に記載のシステム。１２９．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態１２６〜実施形態１２８のいずれかに記載のシステム。１３０．アプリケーションが、判定を表示するソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１２５〜実施形態１２９のいずれかに記載のシステム。１３１．アプリケーションが、眼科画像又はビデオに画像オクルージョン手順を施すソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１２５〜実施形態１３０のいずれかに記載のシステム。１３２．判定を表示するソフトウェアモジュールがさらに、画像オクルージョン手順による判定に有意と識別した眼科画像又はビデオの領域を表示する、実施形態１３１に記載のシステム。１３３．機械学習手順が、転移学習手順をさらに含む、実施形態１２６〜実施形態１３２のいずれかに記載のシステム。１３４．転移学習手順が、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む、実施形態１３３に記載のシステム。１３５．転移学習手順が、訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの分類器を訓練することをさらに含む、実施形態１３４に記載のシステム。１３６．アプリケーションが、判定に基づいて診療推奨を作成するソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１２５〜実施形態１３５のいずれか１つに記載のシステム。１３７．眼科画像又はビデオが、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する、実施形態１２５〜実施形態１３６のいずれか１つに記載のシステム。１３８．眼科画像が、網膜画像である、実施形態１２５〜実施形態１３７のいずれか１つに記載のシステム。１３９．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態１２５〜実施形態１３８のいずれか１つに記載のシステム。１４０．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態１３７に記載のシステム。１４１．イメージングコンポーネントは、カメラが被検者の目から眼科画像又はビデオを取り込むことを可能にする検眼鏡である、実施形態１２５〜実施形態１４０のいずれか１つに記載のシステム。１４２．ポータブルデバイスが、電子デバイスを受け入れ、位置決めするように構成されたアダプタを備える、実施形態１４１に記載のシステム。１４３．電子デバイスによりアップロードされた眼科画像又はビデオを受信し、訓練済みの分類器で眼科画像又はビデオを解析して判定を取得し、電子デバイスに判定を提供するネットワークサーバをさらに備える、実施形態１２５〜実施形態１４２のいずれかに記載のシステム。１４４．アプリケーションが、合成眼科画像を生成するべく眼科ビデオのスクリーンショットを互いにスティッチングするソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１２５〜実施形態１４３のいずれかに記載のシステム。１４５．コンピュータ実装システムであって、ａ）被検者の眼科画像を取り込むように構成された医用イメージングデバイスと、ｂ）医用イメージングデバイスに作動的に結合され、プロセッサ、メモリ、ディスプレイ、及び実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを備える、電子デバイスと、ｃ）電子デバイスのメモリに記憶されたコンピュータプログラムと、を備え、前記コンピュータプログラムが、ｉｉｉ）被検者の眼科画像を取り込むべく医用イメージングデバイスを制御するソフトウェアモジュールと、ｉｖ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するソフトウェアモジュールと、を備えるアプリケーションを作成するべくユーザの電子デバイスにより実行可能な命令を含む、システム。１４６．眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学習手順を用いて生成される訓練済みの分類器で解析するべく、眼科画像をクラウドネットワークにアップロードすることを含む、実施形態１４５に記載のシステム。１４７．眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定することが、機械学習手順を用いて生成される分類器で眼科画像を解析することを含む、実施形態１４５に記載のシステム。１４８．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態１４６又は実施形態１４７に記載のシステム。１４９．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態１４６〜実施形態１４８のいずれかに記載のシステム。１５０．アプリケーションが、判定を表示するソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１４５〜実施形態１４９のいずれかに記載のシステム。１５１．アプリケーションが、眼科画像又はビデオに画像オクルージョン手順を施すソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１４５〜実施形態１５０のいずれかに記載のシステム。１５２．判定を表示するソフトウェアモジュールがさらに、画像オクルージョン手順による判定に有意と識別した眼科画像の領域を表示する、実施形態１５１に記載のシステム。１５３．機械学習手順が、転移学習手順をさらに含む、実施形態１４６〜実施形態１５２のいずれかに記載のシステム。１５４．転移学習手順が、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む、実施形態１５３に記載のシステム。１５５．転移学習手順が、訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの分類器を訓練することをさらに含む、実施形態１５４に記載のシステム。１５６．アプリケーションが、判定に基づいて診療推奨を作成するソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１４５〜実施形態１５５のいずれか１つに記載のシステム。１５７．眼科画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する、実施形態１４５〜実施形態１５６のいずれか１つに記載のシステム。１５８．眼科画像が、網膜画像である、実施形態１４５〜実施形態１５７のいずれか１つに記載のシステム。１５９．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態１４５〜実施形態１５８のいずれか１つに記載のシステム。１６０．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態１５７に記載のシステム。１６１．医用イメージングデバイスが、光干渉断層撮影（ＯＣＴ）デバイスである、実施形態１４５〜実施形態１６０のいずれか１つに記載のシステム。１６２．電子デバイスによりアップロードされた眼科画像を受信し、訓練済みの分類器で眼科画像又はビデオを解析して判定を取得し、電子デバイスに判定を提供するネットワークサーバをさらに備える、実施形態１４５〜実施形態１６１のいずれかに記載のシステム。１６３．システムが、セルフサービスキオスクとして構成される、実施形態１４５〜実施形態１６２のいずれかに記載のシステム。１６４．キオスクが、眼科画像を取り込むべく医用イメージングデバイスの正面に被検者の頭部を位置決めするための位置決めコンポーネントを備える、実施形態１６３に記載のシステム。１６５．位置決めコンポーネントが、被検者による頭位傾斜を低減する又は最小にするように構成される、実施形態１６４に記載のシステム。１６６．キオスクが、マイクロフォンとスピーカをさらに備え、判定、随意的に治療推奨について議論するべく遠隔の医療介護提供者との遠隔会議を提供するように構成される、実施形態１６３に記載のシステム。１６７．キオスクが、支払い情報を受信するためのインターフェースを備える、実施形態１６３に記載のシステム。１６８．インターフェースが、カードリーダ、スキャナ、ＲＦＩＤシステム、現金受取器、支払い情報を入力するためのタッチスクリーン、又はこれらの組み合わせを備える、実施形態１６７に記載のシステム。１６９．コンピューティングシステムであって、少なくとも１つのプロセッサと、メモリと、ウェブアプリケーションを作成するべく少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令を含むプログラムでエンコードされる一時的でないコンピュータ可読記憶媒体とを備え、前記ウェブアプリケーションが、ａ）ネットワーク経由で電子デバイスによりアップロードされた医用画像を受信するソフトウェアモジュールと、ｂ）９０％を超える感度及び９０％を超える特異度で眼科画像が医療疾病又は障害を示すかどうかを判定するべく訓練済みの分類器で眼科画像を解析するソフトウェアモジュールと、ｃ）判定を電子デバイスに送信するソフトウェアモジュールとを備える、システム。１７０．訓練済みの分類器が、機械学習手順を通じて生成される、実施形態１６９に記載のシステム。１７１．機械学習手順が、深層学習手順を含む、実施形態１７０に記載のシステム。１７２．機械学習手順が、畳み込みニューラルネットワークを訓練することを含む、実施形態１７０又は実施形態１７１に記載のシステム。１７３．アプリケーションが、眼科画像に画像オクルージョン手順を施すソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１６９〜実施形態１７２のいずれかに記載のシステム。１７４．アプリケーションが、眼科画像を電子デバイスに送信するソフトウェアモジュールをさらに備え、画像オクルージョン手順による判定に有意と識別した眼科画像の領域が視覚的に強調される、実施形態１７３に記載のシステム。１７５．機械学習手順が、転移学習手順をさらに含む、実施形態１７０〜実施形態１７４のいずれかに記載のシステム。１７６．転移学習手順が、事前訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットから得られる非医用画像を用いて未訓練の分類器を事前訓練することを含む、実施形態１７５に記載のシステム。１７７．転移学習手順が、訓練済みの分類器を得るべく、大規模画像データセットよりも小規模な医用画像セットを用いて事前訓練済みの分類器を訓練することをさらに含む、実施形態１７６に記載のシステム。１７８．アプリケーションが、判定に基づいて診療推奨を作成するソフトウェアモジュールをさらに備える、実施形態１６９〜実施形態１７７のいずれか１つに記載のシステム。１７９．眼科画像が、眼科疾病又は障害の有無についての情報を伝達する、実施形態１６９〜実施形態１７８のいずれか１つに記載のシステム。１８０．眼科画像が、網膜画像である、実施形態１６９〜実施形態１７９のいずれか１つに記載のシステム。１８１．眼科画像が、光干渉断層（ＯＣＴ）画像である、実施形態１６９〜実施形態１８０のいずれか１つに記載のシステム。１８２．眼科疾病又は障害が、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、糖尿病黄斑浮腫（ＤＭＥ）、及び脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）からなる群から選択される、実施形態１７９に記載のシステム。１８３．システムが、クラウドネットワークに統合されたサーバである、実施形態１６９〜実施形態１８２のいずれかに記載のシステム。
【０１１６】
実施例
実施例１
合計２０７，１３０のＯＣＴ画像を最初に取得し、そのうち４，６８６人の患者からの１０８，３１２画像（ＣＮＶが３７，２０６、ＤＭＥが１１，３４９、ドルーゼが８６１７、正常が５１，１４０）を、ＡＩシステムを訓練するのに用いた。次いで、訓練済みのモデル（例えば、訓練済みの機械学習アルゴリズム又は分類器）を、６３３人の患者からの１，０００画像（ＣＮＶ、ＤＭＥ、ドルーゼ、及び正常のカテゴリから各２５０）でテストした。
【０１１７】
１００エポック（データセット全体を通した繰返し）後に、正確度（図４Ａ）と交差エントロピー損失（図４Ｂ）との両方にさらなる改善がなかったため訓練をやめた。
【０１１８】
ＣＮＶ、ＤＭＥ、ドルーゼ、及び正常のマルチクラス比較では、９７．８％の感度、９７．４％の特異度、及び６．６％の重み付き誤差で、９６．６％の正確度を達成した（図４）。「緊急照会」（ＣＮＶ又はＤＭＥとして定義される）を正常及びドルーゼ試験と区別するモデルの能力を評価するためにＲＯＣ曲線を作成した。ＲＯＣ曲線下の面積は９９．９％であった（図４）。
【０１１９】
大規模なデータセットを用いる結果に比べて限られたデータを用いるときの転移学習パフォーマンスの比較のために、同じ４つのカテゴリを分類するが、訓練中に各クラスから無作為に選択される１，０００画像のみを用いる、別の「限定モデル」を訓練した。同じテスト画像を用いて、モデルは、９６．６％の感度、９４．０％の特異度、及び１２．７％の重み付き誤差で、９３．４％の正確度を達成した。「緊急照会」を区別するＲＯＣ曲線は、９８．８％の曲線下の面積を有した。
【０１２０】
モデルのパフォーマンスのブレークダウンを判断するために、同じデータセットを用いてＣＮＶ／ＤＭＥ／ドルーゼを正常と比較するべく、バイナリ分類器も実装した。図７Ａ及び図７Ｂで見られるように、ＣＮＶ画像を正常画像と区別する分類器は、１００．０％の感度及び１００．０％の特異度で、１００．０％の正確度を達成した。ＲＯＣ曲線下の面積は、１００．０％であった（図８Ａ）。ＤＭＥ画像を正常画像と区別する分類器は、９６．８％の感度及び９９．６％の特異度で、９８．２％の正確度を達成した。ＲＯＣ曲線下の面積は、９９．８７％であった（図８Ｂ）。ドルーゼ画像を正常画像と区別する分類器は、９８．０％の感度及び９９．２％の特異度で、９９．０％の正確度を達成した。ＲＯＣ曲線下の面積は、９９．９６％であった（図８Ｃ）。
【０１２１】
ニューラルネットワークの予測診断の割り当てに最も寄与する領域を特定するためにオクルージョンテストを行った。このテストは、深層学習アルゴリズムに最高の重要度で寄与する関心領域を上手く特定した（図６）。さらに、これらの領域は、人間の専門家が臨床的に有意な病変領域とみなした領域と一致した。
【０１２２】
胸部Ｘ線画像の訓練は、各画像の正解ラベルを決定するためのグレード付けと、それに続いて、胸部のみを含むように画像をクロッピングすることを含む前処理を必要とした。画像を、訓練セット（４６０のウイルス性と４６０の細菌性）と検証セット（６７のウイルス性と６７の細菌性）に分けた。ＧＴＸ  ９７０  ＧＰＵと共にＰｙＴｏｒｃｈフレームワークを用いて、ＩｍａｇｅＮｅｔデータセットで事前訓練される最新のＲｅｓＮｅｔ−５０アーキテクチャの最終層を訓練した。訓練中に、小規模なデータセットを強化し、モデルの過剰適合を最小にすることができるように、２２４ｘ２２４ピクセルのランダムクロッピングとランダム水平フリッピングを用いてデータを人工的に増強した。訓練中にオプティマイザとして確率的勾配降下法（ＳＧＤ）を用いて、１０エポックごとに指数関数的に減少する０．１の初期学習率を用いた。訓練は、５０エポック、すなわちデータセット全体を通した反復で実行され、現在のパフォーマンスを測定するために各エポック後に検証を行った。最良の検証パフォーマンスを有するモデルの重みを６６％の正確度を有する最良のモデルとして保存した。以前に正しくないとマークされた画像を削除し、訓練を再実行した後で、最良の正確度を有するモデルは、７８．７％の正確度を報告した。
【０１２３】
実施例２
６３３人の患者からの１０００画像の独立したテストセットを用いて、ＡＩネットワークの照会決定（例えば、実施例１からのＡＩを用いる）を、人間の専門家が行った決定と比較した。学術眼科センターで顕著な臨床経験を有する６人の専門家に、患者のＯＣＴ画像のみを用いて各テスト患者の照会決定を行うように指示した。正常患者と比較して「緊急照会」を必要としている患者（ＣＮＶ又はＤＭＥの患者）を区別する臨床上最も重要な決定のパフォーマンスは、ＲＯＣ曲線として表示され、このパフォーマンスは、ＡＩシステムと人間の専門家で同等であった（図４Ａ）。
【０１２４】
標準専門家パフォーマンス評価システムを確立した後、ネットワークと人間の専門家とでの患者照会決定の潜在的影響を比較した。専門家の感度及び特異度を訓練済みのモデルのＲＯＣ曲線上にプロットし、モデルと人間の専門家とでの尤度比によって測定される診断パフォーマンスの差は、９５％信頼区間内で統計的に類似していると判断された（図９）。純粋な誤差率は、間違った照会決定が個々の患者の転帰に与える可能性のある影響を正確に反映しない。例を挙げれば、患者が正常である又はドルーゼのみを有するが不正確に照会されたときに偽陽性結果が生じ、これは患者に必要以上の苦痛又は不要な調査をもたらし、ヘルスケアシステムに余計な負担をかけることがある。しかしながら、偽陰性結果の方がはるかにより深刻であり、この場合、ＣＮＶ又はＤＭＥの患者が適切に照会されないため、不可逆的な視力喪失を引き起こす可能性がある。これらの問題を考慮に入れるために、モデルの評価及び専門家のテスト中に重み付き誤差スコアリングを組み込んだ（図１０Ａ）。モデルと専門家によって行われる各決定にこれらのペナルティポイントを割り当てることにより、それぞれの平均誤差を計算することができた。
【０１２５】
最良のＣＮＮモデルは、この重み付き誤差システムの下で６．６％のスコアをもたらした。参照標準を確立するために、このスコアを、検証データセットで問われる６人の人間の専門家のスコアと比較した。専門家の重み付き誤差は、０．５％〜１０．５％の範囲であり、重み付き誤差の平均は４．８％であった。図１０Ｂで見られるように、最良モデルは、この重み付きスケールとＲＯＣ曲線に基づいて、一部の人間の専門家よりも優れている。
【０１２６】
方法
データセット
光干渉断層（ＯＣＴ）画像は、２０１３年７月１日から２０１７年３月１日までの間に日常の臨床ケアの一環としてＯＣＴイメージング（Ｓｐｅｔｒａｌｉｓ  ＯＣＴ，Ｈｅｉｄｅｒｂｅｒｇ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ドイツ）を行っていた、Ｓｈｉｌｅｙ  Ｅｙｅ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  Ｒｅｔｉｎａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ、及びＳｈａｎｇｈａｉ  Ｆｉｒｓｔ  Ｐｅｏｐｌｅ’ｓ  Ｈｏｓｐｉｔａｌからの成人患者の後向きコホートから選択された。最初に画像を割り当てるべく、ＣＮＶ、ＤＭＥ、ドルーゼ、及び正常の診断のためのローカル電子医療記録データベースをサーチした。ＯＣＴの生データは、Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ社のエンジニアが提供するＭａｔｌａｂスクリプトを通じて、シングルＢスキャンとボリュームスキャンの最も中央にある３つのカットを標準画像フォーマットにエクスポートすることによってエクスポートされ、再処理された。施設内審査委員会（ＩＲＢ）／倫理委員会の承認が得られた。この作業は、米国の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）に準拠した様態で行われ、ヘルシンキ宣言の信条に忠実であった。年齢、性別、又は人種に基づく包含基準は存在しなかった。
【０１２７】
合計１７０，６３７のＯＣＴスキャンがこの研究に登録された。実世界の臨床応用を表すテストセットを作成するために、後向き研究期間中に６３３人の追加の患者（平均年齢６３．１歳、男性４４３人、女性５５１人）を選択し、照会ＯＣＴ検査のみをテストセットに含めるために選択した。含めた数は、０．０５のマージン誤差及び９９％の信頼度で感度及び特異度を検出するための５８３人の患者のサンプルサイズ要件に基づいていた。
【０１２８】
臨床的特徴
網膜クリニック環境でＯＣＴ検査が解釈され、診断が生成され、その後、照会決定（ＣＮＶ又はＤＭＥの診断については「緊急照会」、ドルーゼについては「通常照会」、正常については「観察のみ」）が行われた。データセットは、参加しているすべてのクリニックで治療を行ったり受けたりしている最も一般的な網膜症患者を表す。
【０１２９】
画像のラベリング
訓練の前に、各画像は、画像ラベルの検証と補正のための高い専門知識をもつ訓練済みのグレーダーの複数の層からなる階層型グレード付けシステムを通過した。データベースにインポートされた各画像は、患者の直近の診断と一致するラベルで始まった。第１の階層のグレーダーは、ＯＣＴ解釈のコースレビューを受け、合格した学部生と医学生で構成された。ひどいアーチファクト又は画像解像度の顕著な低下を含むＯＣＴ画像は、この研究から除外された。診断ラベルを付けることができないスキャン（後述する）も除外された。脈絡膜新生血管、黄斑浮腫、ドルーゼ、及びＯＣＴスキャンで見られる他の病変の有無を記録した。第２の階層のグレーダーは、第１の階層を通過した各画像に独立してグレード付けした２人の眼科医を含んでいた。最後に、第３の階層の独立した網膜専門家が、各画像の真のラベルを検証した。グレード付けの人為ミスを考慮に入れるために、古参の網膜専門家により裁定された臨床ラベルに相違がある２人の眼科医グレーダーが、別々に９９３スキャンの検証サブセットにグレード付けした。
【０１３０】
転移学習法
ＲｅｓＮｅｔと呼ばれる残差ＤＮＮ（Ｈｅ  ｅｔ  ａｌ，２０１６）と、多層フィードフォワードＤＮＮ  Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ（Ｓｚｅｇｅｄｙ  ｅｔ  ａｌ，２０１５）を、転移学習に適応させた。事前訓練済みのＩｎｃｅｐｔｉｏｎ−ｖ３アーキテクチャは、Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗに実装され、３つの事前訓練済みのＲｅｓＮｅｔバリアント（ＲｅｓＮｅｔ−５０、−１０１、−１５２）は、ＰｙＴｏｒｃｈに実装される。ＲｅｓＮｅｔバリアントは、ＩｍａｇｅＮｅｔデータセットの誤差が顕著に少なくなっているが、Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎモデルは、ＯＣＴ分類の正確度が僅かにより高くなっている。
【０１３１】
両方のモデルで、再訓練は、畳み込み層を事前訓練済みの重みで初期化し、クラスを一から認識するべく最後のソフトマックス層を再訓練することで構成された。この研究では、畳み込み層は、凍結され、固定特徴抽出器として用いられた。畳み込みの「ボトルネック」は、モデルの凍結層を通過した後の各訓練とテスト画像の値であり、畳み込みの重みは更新されないので、これらの値は、最初に計算され、冗長プロセスを減らして訓練を加速するため記憶される。誤差逆伝播を用いて医用画像への事前訓練済みの重みを訓練することによって畳み込み層を「微調整」しようとすると、過剰適合によってパフォーマンスが低下する傾向があった。
【０１３２】
ＲＡＭメモリで２５６Ｇｂ利用可能な、訓練とテスト用のＮＶＩＤＩＡ  ＧＴＸ  １０８０  ８Ｇｂ  ＧＰＵを用いる、２つのＩｎｔｅｌ  Ｘｅｏｎ  ＣＰＵを搭載したＵｂｕｎｔｕ  １６．０４コンピュータで、Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎモデルを訓練した。層の訓練は、学習率０．００１のＡｄａｍオプティマイザを用いて１ステップにつき１，０００画像のバッチで確率的勾配降下法によって行った。訓練はすべてのクラスでそれまでに集束しているため、すべてのカテゴリの訓練は、１０，０００ステップ又は１００エポックにわたって実行した。毎ステップ後に検証を行い、最良のパフォーマンスのモデルを解析用にキープした。
【０１３３】
ＲＡＭメモで４Ｇｂ利用可能な、訓練とテスト用のＮＶＩＤＩＡ  ＧＴＸ  ９７０４Ｇｂ  ＧＰＵを用いる、Ｉｎｔｅｌ  ｉ５−４６９０ｋ  ＣＰＵを搭載したＵｂｕｎｔｕ  １６．０４コンピュータを用いて、ＲｅｓＮｅｔバリアントを訓練した。訓練は、８画像のバッチで確率的勾配降下法を使用し、初期学習率は０．１であり、７エポックごとに０．１倍に指数関数的に減少した。クラスの訓練は１００エポックにわたって実行した。毎エポック後に検証を行い、最良のパフォーマンスのモデルを解析用にキープした。
【０１３４】
専門家の比較
臨床専門家に関連してモデルを評価するために、１０００画像（６３３人の患者）の検証セットを用いて、ネットワークの照会決定を人間の専門家によってなされた決定と比較した。偽陰性結果（照会に失敗）は、偽陽性結果（正当な理由がないときに照会を行う）よりも有害であることを反映するために重み付き誤差スコアリングを用いた。これらの重み付きペナルティポイントを用いて、モデルと人間の専門家のそれぞれとに関する誤差率を計算した。
【０１３５】
オクルージョンテスト
ニューラルネットワークの予測診断の割り当てに最も寄与する領域を特定するために４９１画像にオクルージョンテストを行った。ブランクの２０ｘ２０ピクセルのボックスを画像内のすべての可能な位置にわたって系統的に移動させ、疾病の確率を記録した。確率の最大の低下は、深層学習アルゴリズムに最高の重要度で寄与する関心領域を表す（図６）。このテストは、深層学習アルゴリズムに最高の重要度で寄与する画像の９４．７％の関心領域を上手く特定した（図６）。オクルージョンテストにより特定されたこれらの領域は、人間の専門家によっても最も臨床的に有意な病変領域と確認された。
【０１３６】
デモ用のウェブサイト及びツール
ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｍｅｄｆｉｒｓｔｖｉｅｗ．ｃｏｍで公開されている訓練済みのモデルは、関係者がモデルの分類パフォーマンスをテストすることを可能にする。Ｐｙｔｈｏｎツールは、ユーザがＯＣＴ画像をアップロードし、訓練済みのモデルをロードし、ニューラルネットワークを通じて画像をストリーミングし、分類を行うことを可能にする、Ｔｋｉｎｔｅｒユーザインターフェースを実装している。ウェブサイトは、Ｔｋｉｎｔｅｒユーザインターフェースなしで同じ方法を用いる。
【０１３７】
定量化と統計分析
収集された１７０，３６７画像は、４，６８６人の患者からの訓練に用いられるＯＣＴ画像の総数（Ｎ＝１０８，３１２）に減らされた。０．０５のマージン誤差及び９９％の信頼度で感度及び特異度を検出するべく５８３人の患者のサンプルサイズ要件に基づいて訓練セットにない６３３人の患者の別のサブセットを収集した。モデルと人間の専門家のパフォーマンスを評価するのにテスト画像（ｎ＝１０００）を用いた。受信者操作特性（ＲＯＣ）曲線は、真陽性率対偽陽性率をプロットする。ＲＯＣ曲線は、緊急照会とそれ以外との分類確率、及び各テスト画像の真のラベル、及びＰｙｔｈｏｎサイキット・ラーンライブラリのＲＯＣ関数を用いて生成された。ＲＯＣ曲線下の面積（ＡＵＲＯＣ）は、分類器が、無作為に選ばれた「緊急照会」事例を、無作為に選ばれた正常又はドルーゼの事例よりも高くランク付けする確率に等しい。正しくラベル付けされた画像の数をテスト画像の総数で割ることによって正確度を測定した。そのように正しくラベル付けされた緊急照会の総数と正しくラベル付けされた非緊急ラベルの総数をそれぞれテスト画像の総数で割ることによって感度（真陽性率）及び特異度（真陰性率）を求めた。
【０１３８】
データとソフトウェアの可用性
すべての深層学習法は、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ．ｏｒｇ）又はＰｙＴｏｒｃｈ（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｐｙｔｏｒｃｈ．ｏｒｇ）のいずれかを用いて実装された。画像のＩｍａｇｅＮｅｔ公開データベースは、ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉｍａｇｅ−ｎｅｔ．ｏｒｇで見ることができる。独自仕様のＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇスクリプトを用いてＯＣＴデータを高解像度ＴＩＦＦ画像に変換し、Ｂスキャンとボリュームスキャンの最も中央にある３つのカットを抽出した。このプロジェクトの他のすべてのスクリプト及び分析は、このプロジェクトの研究者によって作成され、Ｐｙｔｈｏｎ及びＢａｓｈで書かれた。
【０１３９】
非眼科疾病への適用
眼科疾病に関連して説明したが、本開示の方法、システム、及び／又はコンピュータ可読媒体は、非眼科疾病又は症状の診断に用いることができることも本明細書で意図される。
【０１４０】
実施例３
概要
視力の改善における白内障手術の全体的な効果にもかかわらず、かなりの数の患者が、白内障摘出術後に依然として視力が低下している。永続的な術後の視機能障害の基礎にある病因を理解することは非常に重要である。中国では、近視が、視力障害の最大の原因であり、人口の半数近くが患っている。その有病率にもかかわらず、白内障手術後の視力転帰に対するその影響は不明のままである。この研究では、強度近視患者（眼軸長≧２６ｍｍ）である１，００５人の患者を対象に、白内障手術後の視力転帰に対する強度近視の影響について前向き試験を行った。視力転帰に影響を与える因子を特定するために多変量解析を行った。次いで、術後の視力を予測するために黄斑感度画像を用いて深層学習モデルを訓練した。このモデルは、検証セットで９０％を超える正確度を実証し、近視性黄斑症の予後における人工知能（ＡＩ）の高い有用性を示唆している。加えて、ＧＤＦ−１５、ＨＧＦ、ＰＤＧＦ−ＡＡ、及びＶＥＧＦなどの強度近視眼で前増殖因子のレベルが増加していることが検出され、これは病的近視での後眼部の伸長の可能性あるメカニズムであり得る。
【０１４１】
白内障手術は、世界中で最も一般的に行われている眼科手術であり、毎年２千万件以上の手術が行われている。１９９９年に、中国政府とライオンズクラブ国際財団は、中国での白内障手術とアイケアインフラストラクチャを支援するべくＳｉｇｈｔＦｉｒｓｔ  Ｃｈｉｎａ  Ａｃｔｉｏｎと呼ばれる全国的な失明予防・治療プロジェクトを立ち上げた。この研究コホートでの２２，０３２人の患者のうち、７，１１６人が、２０１５年１０月から２０１７年７月の間の手術時に強度近視を有していた。
【０１４２】
術後の視力は、東アジアでの視力障害及び失明の主な原因である強度近視の患者で悪くなることが注目された。強度近視に関連した網膜及び視神経乳頭の損傷などの合併症は、不可逆的であり、眼の重大な病的状態を引き起こすことがある。脈絡膜新生血管、網脈絡膜萎縮、及び中心窩分離症などの近視性黄斑症は、過度の眼の伸長及び脈絡網膜組織の変性と関連づけられる。したがって、近視性黄斑症は、強度近視眼の視力障害のリスクがより高くなる。さらに、強度近視眼は、術中硝子体脱出、術後網膜裂孔又は剥離のリスクがより高く、後部ぶどう腫及び近視性黄斑症に起因して眼内レンズの計算精度が低く、これらすべてが白内障手術後の視力の低下につながる可能性がある。
【０１４３】
近視性黄斑症を分類するためのいくつかの既存の分類システムが提案されている。２０１５年に、Ｍａｔｓｕｉらは、これらの様々な分類スキームからの概念を統合し、５つのカテゴリの近視性黄斑症に関する国際写真分類・グレード付けシステム提案した。しかしながら、このシステムは、形態学的分類にとどまっており、黄斑機能を反映する測定値は含まれていない。
【０１４４】
この研究には、強度近視の７，１１６人の患者を含む、２２，０２３人の患者が登録された。黄斑機能をより良好に定量化するために、固視安定性と黄斑感度との２つの補足的なメトリクスを調べた。非近視眼では、損なわれていない黄斑機能に起因して良好な固視安定性が得られる。対照的に、強度近視眼では、黄斑症の重症度の増加は、固視安定性の低下につながる。黄斑機能の評価の点で、マイクロペリメトリによって測定される黄斑平均感度（ＭＳ）は、視力よりも正確な方法と考えられる。黄斑完全性評価（Ｍａｃｕｌａｒ  Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ：ＭＡＩＡ）マイクロペリメトリ（Ｃｅｎｔｅｒｖｕｅ，パドヴァ，イタリア）は、視野検査中の固視微動の正確なリアルタイムのモニタリングを可能にし、網膜感度と病理所見との正確な相関を提供する。
【０１４５】
黄斑機能テスト結果を用いて病的近視を分類するべく人工知能（ＡＩ）システムを訓練した。ＡＩは、臨床決定と疾病管理を容易にする非常に大きな可能性を実証した。深層学習アルゴリズムを用いると、ＡＩは、大規模なデータセットをレビューして経験を積み、異なる態様からの訓練例を検討する可能性を有する。訓練後に、システムは、数秒以内に膨大なデータベースを修正し、計算し、それに応じて決定を行うことができる可能性がある。ＡＩの有望な可能性は、より短い時間枠内でより正確な疾病の診断及び治療が可能な未来につながる。この研究では、黄斑機能画像と関連する臨床共変量を用いて深層学習アルゴリズムを開発することにより、正確な病的近視予後モデルを構築した。
【０１４６】
網膜画像の解析と黄斑機能の分類とは別に、近視性黄斑症の根底にある分子メカニズムを、イムノアッセイを用いて調査した。眼軸延長、特に後部ぶどう腫で見られる局所的伸長は、近視性黄斑症の最も重要な原因の１つであるが、近視眼の全体的な伸長の根底にあるメカニズムは、ほとんど分かっていない。したがって、この研究は、治療介入の可能な将来の対象を表す、強度近視に関連する増殖因子を調査した。
【０１４７】
要約すると、白内障手術後の視力転帰に対する近視性黄斑症の影響を予測し（図１３）、介入のために潜在的なメカニズムも解明する、包括的なＡＩ評価システムを確立した。
【０１４８】
材料及び方法
研究参加者
【０１４９】
上海強度近視研究（Ｓｈａｎｇｈａｉ  Ｈｉｇｈ  Ｍｙｏｐｉａ  Ｓｔｕｄｙ）は、復旦大学（Ｆｕｄａｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）のＥＥＮＴ（Ｅｙｅ，Ｅａｒ，Ｎｏｓｅ，ａｎｄ  Ｔｈｒｏａｔ）病院で２０１５年１０月以降に白内障手術が予定された強度近視患者の進行中の病院ベースの前向きコホート研究である。２０１５年１０月から２０１７年７月までの白内障手術後の視力転帰に対する強度近視の影響について前向き研究が行われ、合計２２，０２３人の患者が登録した。すべての患者は、詳細な術前検査と、術後１〜２か月にわたるフォローアップを受けた。眼軸長＞２６．００ｍｍとして定義される強度近視の７，１１６人の患者が存在した。そのうち、１，００５人の患者は、視力低下の原因となった他の眼内病変（例えば、前眼部疾患、外傷など）がないために登録された。黄斑機能の研究は、すべての患者に対して行われ、すべての患者の片眼が調査のために無作為に選択された。復旦大学のＥＥＮＴ病院の施設内審査委員会は、研究プロトコルを承認した。すべての参加者は、研究目的の説明を受け、インフォームドコンセントにサインした。この研究は、ｗｗｗ．ｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌｓ．ｇｏｖ（受入番号：ＮＣＴ０３０６２０８５）で登録され、すべての手順は、ヘルシンキ宣言の信条に忠実であった。
【０１５０】
術前試験と術後試験
【０１５１】
術前試験は、視力、屈折、眼底検査、眼圧検査、角膜形状解析、Ｂスキャン、光干渉断層（ＯＣＴ）黄斑スキャン（Ｚｅｉｓｓ  Ｃｉｒｒｕｓ  ＨＤ−ＯＣＴ  ５０００、Ｃａｒｌ  Ｚｅｉｓｓ  ＡＧ，イェーナ，ドイツ）、及び眼軸長測定（ＩＯＬＭａｓｔｅｒ  ５００；バージョン７．７  Ｃａｒｌ  Ｚｅｉｓｓ  ＡＧ，イェーナ，ドイツ）の評価を含むものであった。視力、屈折、眼圧検査、網膜写真、眼底検査、及びＯＣＴ黄斑スキャンの評価を含む、手術後１〜２か月の眼科フォローアップ検査を行った。
【０１５２】
無散瞳超広角走査型レーザ検眼鏡検査器（Ｏｐｔｏｍａｐ  ２００Ｔｘ；Ｏｐｔｏｓ  ｐｌｃ，．ダンファームリン，スコットランド，英国）を用いて、標準設定を用いる超広角網膜画像を手術後に取得した。国際写真分類・グレード付けシステムに基づいて、眼底写真から近視性黄斑症を５つのカテゴリ、具体的には、カテゴリ０：近視性網膜変性病変なし、カテゴリ１：豹紋状眼底、カテゴリ２：びまん性萎縮病変、カテゴリ３：限局性萎縮病変、カテゴリ４：黄斑部萎縮に分類した。さらに、カテゴリ３として分類された患者のうち、９を超える乳頭径の斑状萎縮と島状の残りの中心窩構造を有する１つの患者グループを、別個のサブセットとして具体的に研究した。
【０１５３】
固視と黄斑感度の評価
【０１５４】
曇ったレンズからの干渉を回避するために、ＭＡＩＡマイクロペリメータシステムで術後フォローアップ中に眼の固視を調査した。アイトラッカーが、中央固視刺激と注視方向との何らかの位置ずれとして固視不良を検出する。検査中に、患者は、アイトラッカーが固視点を記録している間、固視刺激（直径１°の赤い円）を見続けるように指示された。マイクロペリメータは、マイクロペリメトリテスト中に登録された固視位置の大部分を含む楕円の面積を平方度（ｄｅｇ２）で表す二変量輪郭楕円面積（ＢＣＥＡ）と、ＢＣＥＡの長軸の方向である固視楕円角度との２つの固視変数を測定した。
【０１５５】
静的試験手順で４−２の階段閾値ストラテジーを使用する「専門家試験（Ｅｘｐｅｒｔ  Ｅｘａｍ）」を用いてＭＳ測定値を得た。マイクロペリメトリは、３７の投影位置が３つの同心円（直径：２°、６°、及び１０°）の１２点と中心点に分布した、標準の所定のグリッドを用いた。異なる位置での感度と平均閾値を機器のソフトウェアにより評価した。
【０１５６】
画像データの前処理
【０１５７】
合計１，００５人の患者のマイクロペリメータ結果をエクスポートし、収集した。各画像のｘ−ｙ座標解像度は、浮動小数点から整数レベルに削減され、これにより、同じ座標空間での画像比較が容易になり、すべての画像をカバーする１７７点が得られた。これは、画像によって患者を包含するベクトル閾値マトリックスをもたらす。
【０１５８】
主成分分析
【０１５９】
最初に教師なし手法を用いてデータを評価した。この目標を達成するために、第１の主成分（ＰＣ０）は、Ｐｙｔｈｏｎ機械学習ライブラリｓｋｌｅａｒｎからのｆｉｔ＿ｔｒａｎｓｆｏｒｍ関数を用いて、すべての黄斑感度閾値画像にフィットされた。第１のＰＣ、患者を２つのグループ：１）ｌｏｇＭＡＲ＞０．７（２０／１００）の最高矯正視力（ＢＣＶＡ）をもつ患者として定義された悪い視力転帰の患者、２）より良好な視力（ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）≦０．７）の患者、に分けるための分類スコアとして用いた。分類スコアＲＯＣ−ＡＵＣ（受信者操作特性−曲線下の面積）を、ｓｋｌｅａｒｎパッケージのｍｅｔｒｉｃｓ．ｒｏｃ＿ａｕｃ＿ｓｃｏｒｅ関数を用いて計算した。
【０１６０】
患者の予後に関するニューラルネットワーク
【０１６１】
Ｐｙｔｈｏｎ（バージョン３．６．４）ライブラリ及びＴｅｎｓｏｒｆｌｏｗ（バージョン１．６．０）ライブラリに基づいて我々のＡＩフレームワークを構築した。過剰適合を避けるために、各層に５ニューロンのみを用いた。最初の分析には、診断が非常に確実である患者のみが含まれた。術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）≦０．５の患者（２０／６３の良好な視力を有する可能性が高い患者）を、負事例として定義し、術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）＞０．７の患者（２０／１００の不良の視力を有する可能性が高い患者）を、正事例として定義した。これらの事例間で、データを訓練コホートとテストコホートに１：１の比で分割した。年齢（ｙｅａｒ）と眼軸長（ｍｍ）の情報もモデルに組み込んだ。ニューラルネットワークの訓練に用いた学習率は０．００１であり、合計１０，０００ステップにわたって訓練した。訓練コホートとテストコホートとの両方に関する各訓練ステップでのモデルの正確度も記録した。
【０１６２】
房水採取
【０１６３】
房水は、前述のように穿開術が行われた直後の白内障手術の開始時に、強度近視の３６眼（眼軸長≧２６ｍｍ）と対照の３２眼（眼軸長＜２４．５ｍｍ）から得られた。
【０１６４】
Ｑｕａｎｔｉｂｏｄｙ（登録商標）ヒト増殖因子アレイ
【０１６５】
予備スクリーニングの目的で、スライドに基づく多重抗体アレイプラットフォームであるＱｕａｎｔｉｂｏｄｙ（登録商標）ヒト増殖因子アレイ（ＱＡＨ−ＧＦ−１，ＲａｙＢｉｏｔｅｃｈ，米国ジョージア州ノークロス）を、房水中の４０個の増殖因子の濃度を同時に求めるのに用いた。プロトコルに従って、サイトカインに特異的な抗体を結合させたガラス表面を最初に室温に戻し、空気中で乾燥させた。次いで、希釈なしに各ウェルに１００μｌの房水を加え、４℃で夜通しインキュベートした。次いで、各ウェルからのサンプルをデカントし、サンプルに存在するサイトカインをウェル内の対応する抗体によって取り込まれたままにした。その後、結合したサイトカインの検出のためにビオチン化抗体カクテルを加え、ＧｅｎｅＰｉｘ  ４０００Ｂ（Ａｘｏｎ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，米国カリフォルニア州フォスターシティ）によってスキャンされる信号の視覚化のためにＣｙ３  ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ  ｄｙｅ−ストレプトアビジンを加えた。各抗体は四重に配列された。データ抽出とマイクロアレイ解析のためにＧｅｎｅＰｉｘ  Ｐｒｏ  ６．０（Ａｘｏｎ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，米国カリフォルニア州フォスターシティ）を使用した。
【０１６６】
Ｂｉｏ−Ｐｌｅｘ  Ｐｒｏ（商標）マルチプレックスビーズに基づくイムノアッセイ
【０１６７】
スクリーニング段階での統計学的に有意なグループ間の差異を示す増殖因子の濃度を、取扱説明書に従ってｈｕｍａｎ  ｐｒｅｍｉｘｅｄ  ｍｕｌｔｉ−ａｎａｌｙｔｅ  ｋｉｔ（Ｂｉｏ−Ｒａｄ，米国カリフォルニア州ハーキュリーズ）及びＢｉｏ−Ｐｌｅｘ（登録商標）ＭＡＧＰＩＸシステム（Ｂｉｏ−Ｒａｄ，米国カリフォルニア州ハーキュリーズ）を用いるマルチプレックスビーズに基づくイムノアッセイによりさらに検証した。定量化範囲を下回る増殖因子は除外した。選択された増殖因子は、増殖分化因子（ＧＤＦ）−１５、肝細胞増殖因子（ＨＧＦ）、及び血小板由来増殖因子（ＰＤＧＦ）−ＡＡを含んでいた。簡単に言えば、抗体を取り込んだ５０μｌの磁気ビーズを最初にウェルに加えた。室温で１時間インキュベートした後に、未結合のタンパク質を除去するべく一連の洗浄を行った。次いで、ビオチン化検出抗体の多重化カクテルを適用し、蛍光指示薬であるストレプトアビジン−フィコエリスリンのコンジュゲートを添加して、最終検出錯体を形成するべくサンドイッチ錯体を作成した。Ｂｉｏ−Ｐｌｅｘ（登録商標）ＭＡＧＰＩＸ（商標）リーダ（Ｂｉｏ−Ｒａｄ，米国カリフォルニア州ハーキュリーズ）によって蛍光信号を取得し、Ｂｉｏ−Ｐｌｅｘ  Ｍａｎａｇｅｒ（商標）ソフトウェア（Ｂｉｏ−Ｒａｄ，米国カリフォルニア州ハーキュリーズ）によって対応する濃度（ｐｇ／ｍｌ）に変換した。
【０１６８】
統計分析
【０１６９】
２人の観察者による眼底画像分類の観察者間一致率を、カッパ統計値を用いて評価した。重み付きカッパ統計値（κ）を計算し、κ≧０．６の場合に満足できるとみなした。視神経乳頭の方向、視神経乳頭の傾斜の比率、及び視神経乳頭の回転度に関する２人の観察者間の一致率を、差異に対する各観察者の平均値をプロットしたＢｌａｎｄ−Ａｌｔｍａｎ法を用いて評価した。連続変数は、平均値±標準偏差として提示された。χ２検定を用いて、カテゴリデータを比較した。マンホイットニーＵ検定を用いて、正規分布なしに２つのグループの平均値を比較した。一元配置分散分析（ＡＮＯＶＡ）を用いて、複数のグループ間の連続変数を比較した。ピヤソンの相関分析を用いて、連続変数間の関係性を評価した。連続変数とカテゴリ変数との関係性を、スピアマンの相関分析を用いて評価した。年齢、性別、及び術眼に関して調整された多重線形回帰分析を行って、ＭＳに対する眼軸長、ＢＣＥＡ、固視角度、及び近視性黄斑症グレードの影響を判断した。すべての分析において、ｐ値＜０．０５は、統計学的に有意であるとみなされた。Ｐｙｔｈｏｎ  ｓｃｉｐｙパッケージ（バージョン１．０．０）を用いて統計分析を行った。
【０１７０】
結果
患者情報と臨床的特徴
【０１７１】
２０１５年１０月から２０１７年７月の間にセンターで白内障手術を受けた２２，０３２眼（７，１１６の強度近視眼を含む）のレビューでは、長い眼軸長（≧２６ｍｍ）は、手術後の視力予後不良の危険因子として浮上した（図１３Ａ）。適格基準（眼軸長≧２６ｍｍ、前眼部疾患、外傷、又は視覚特性に影響を与える全身状態の病歴を除く）を満たした１，００５人の強度近視患者が登録された。表１は、この研究のベースラインの患者の特徴を示す。平均年齢は６１．３３±９．１９歳であり、データベースには５４４人（５４．１％）の女性と４６１人（４５．９％）の男性が含まれた。平均眼軸長は、２９．４７±２．２７ｍｍ（２５．７６〜３６．４２ｍｍの範囲）であった。平均術後ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）は、０．２４±０．３７（２０／３５）であった。黄斑感度テストの平均結果は、黄斑感度に関して２２．５１±５．１４ｄｂ、ＢＣＥＡに関して２０．３８±２４．６４ｄｅｇ２であった。
【表１】
2021507428.tif 000003
【０１７２】
術後の視力転帰、眼軸長、及び黄斑症グレード付けの関係性
【０１７３】
術後の視力転帰は、すべての患者において眼軸長が比較的より長い目で有意により不良であった（図１４Ｂ，ＡＮＯＶＡ検定統計量＝９．５４，Ｐ＜０．０００１）。視力転帰に影響を与える可能性がある因子を分析するために、眼底画像での患者の黄斑の変化を、近視性黄斑症の現在の国際グレード付けシステムを用いて分類した（図１５Ａ〜図１５Ｅ）。グレード１に６７８人の患者（６７．４６％）、グレード２に１３６人の患者（１３．５３％）、グレード３に１５４人の患者（１５．３２％）、及びグレード４に３７人の患者（３．６８％）が存在した。中心窩固視安定性及び黄斑感度を用いて黄斑機能を定量化した。眼軸長、黄斑平均感度、及び注視特性は、近視性黄斑症の４つのカテゴリ間で有意に異なっていた（表２）。黄斑症の重症度の増加は、平均眼軸長の増加と関連づけられた。加えて、黄斑症グレードの増加に伴い、黄斑感度が低下し、ＢＣＥＡが増加し、どちらも、黄斑視機能のより深刻な障害を示す（Ｐ＜０．００１）。
【表２】
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【０１７４】
島状黄斑部萎縮パターンの代表症例を図１６Ａに示した。黄斑グリッドでの暗領域は、機能していない萎縮領域を示し、残りの黄斑組織上に固視楕円が配置されている（図１６Ｂ）。カテゴリ３の１５４人の患者のうち、島状黄斑部萎縮パターンを有する１４人の患者間で、術後の視力転帰は、カテゴリ３の残りの患者に比べてこのサブグループで有意により不良であった（ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）が０．５４対０．３６，ｐ＜０．０５，ｔ検定，図１６Ｃ）。
【０１７５】
予想どおりに、黄斑感度は、眼軸長（ピヤソンの相関：ｒ＝−０．３４，Ｐ＜０．００１，図１６Ｄ）及びＢＣＥＡ（ピヤソンの相関：ｒ＝−０．３２，Ｐ＜０．００１，図１６Ｅ）と負相関した。ＢＣＥＡは、眼軸長と正相関した（ピヤソンの相関：ｒ＝０．１３，Ｐ＜０．００１，図１６Ｆ）。
【０１７６】
強度近視患者の視力予後を予測するための深層学習の使用
【０１７７】
術後黄斑感度閾値画像を用いて患者の視力を予測するべく、２層の階層ニューラルネットワークを構築し、検証した（図１７の方法参照）。最初に、視力と相関する黄斑感度画像のより低次元の特徴を識別するべく、教師なし手法である主成分分析（ＰＣＡ）を適用した。画像の変化は視力の変化によってもたらされると仮定した。実際は、患者の第１の主成分（ＰＣ０）スコアは、ＢＣＶＡと相関し（図１８Ａ，Ｒ＝０．４８，ｐ＜１ｅ−１６，ｆ検定）、既にかなり正確な予後予測を行うことができた（図１８Ｂ，ＲＯＣ−ＡＵＣ＝０．８５１）。
【０１７８】
これは、黄斑機能画像の変化が、患者の術後の視力の変化と相関することを示唆する。
【０１７９】
患者の予後に関するニューラルネットワーク
【０１８０】
患者の術後の視力転帰を予測するべく予後モデルを構築するために、術後ＢＣＶＡの予測に向けた情報も有する、階層ニューラルネットワーク、例えば深層学習を、年齢及び眼軸長とともに黄斑感度画像に適用した（図１４Ｂ，表３）。データは、訓練コホートとテストコホートに分割された（方法参照）。モデルは、１０，０００ステップにわたって訓練され、図１８Ｃは、訓練コホートとテストコホートとの両方の正確度がさらなる訓練で安定したため５０００ステップ後に収束するニューラルネットワークを示している。最終モデルは、検証コホートにおいて０．９３１の正確度と０．９１８のＲＯＣ−ＡＵＣをもたらし（図１８Ｄ）、ニューラルネットワークが黄斑感度テスト結果を用いて患者の視力を高精度で予測できることを示唆する。
【表３】
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【０１８１】
強度近視における眼軸長伸長の分子メカニズム
【０１８２】
特定の増殖因子が、眼球伸長、したがって、眼軸長の増加に関係する場合があると提唱された。したがって、水性液中の増殖因子を調査した。評価された４０の増殖因子の中で、増殖分化因子−１５（ＧＤＦ−１５）、肝細胞増殖因子（ＨＧＦ）、及び血小板由来増殖因子ＡＡ（ＰＤＧＦ−ＡＡ）は、加齢白内障（ＡＲＣ）の対照眼と比較して、白内障の強度近視（ＨＭＣ）眼の房水で著しく上昇していることがわかった（Ｐ＝０．０３、表４参照）。ＧＤＦ−１５は、炎症プロセスに関係し、一方、ＨＧＦ及びＰＤＧＦ−ＡＡは、細胞の成長及び増殖に関係する。ＧＤＦ−１５、ＨＧＦ、及びＰＤＧＦ−ＡＡのレベルも眼軸長と有意に相関した（スピアマン係数＝０．５０３、０．５６７、０．４５８、すべてのＰ＜０．００１、図１９参照）。このアッセイで検出されるサイトカインの検量線が、図２０にオンラインで提供される。
【表４】
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【０１８３】
議論
近視性黄斑症は、白内障手術後に強度近視眼の視力を恒久的に低下させることがある。黄斑症に起因してどの近視患者に白内障手術後の視力転帰不良のリスクがあるかを解明することは、適切な術前カウンセリング及び期待に役立つことがある。この研究では、強度近視患者の白内障手術後の視力予後を正確に予測するべく人工知能フレームワークを考案した。
【０１８４】
最初に、臨床共変量を視力と比較した。標準化された近視性黄斑症分類システムは、研究間の有病率と病変のパターンの信頼できる比較を可能にし、この研究は、黄斑症グレードの重症度の増加に伴い、平均黄斑感度が低下し、ＢＣＥＡが増加することを示した。黄斑感度とＢＣＥＡの形態の固視安定性は、黄斑機能の敏感な指標として認識されているので、本データは、Ｍａｔｓｕｉらの写真分類システムが、さほど正確ではないものの、黄斑機能の段階的な機能障害を判別できたことを示唆する。しかしながら、このシステムでは、ラッカークラック、フックス斑、又は網脈絡膜萎縮などの形態変化を個々に特徴付ける必要がもはやなくなった。
【０１８５】
予後モデルを改良するべく画像解像度をさらに調査した。結果は、カテゴリ３の患者であってもこのサブセットが有意により不良の視力転帰を有したことを示唆した。小さいサブグループの島状黄斑部萎縮は、これらの患者が残された視機能を維持するのに利用できる唯一の残された構造が、眼底写真で見ることができる萎縮領域に取り囲まれた無傷の網膜の小さな領域であるため、視機能を保つために臨床上の綿密なモニタリングの必要性を示す。したがって、手術の決定をする前に白内障手術の可能性のある予後を考慮するときに、この構造は、白内障手術医によって注意深く解析されるべきである。近視性黄斑変化は、眼軸延長からの網膜の機械的伸展の結果であり、カテゴリ１（豹紋状眼底）では、上にある網膜がより薄くなり、より深部の脈絡膜血管がより明確になる。
【０１８６】
さらに、白内障手術後の強度近視眼の画像を解析し、視力を評価するべく、最新の機械学習法、具体的には深層学習を適用した。この包括的なシステムの利点は、黄斑形態グレードのみよりも多くのメトリクスが考慮されることである。ＡＩシステムは、機能的指標と形態学的指標を組み合わせて、近視性黄斑症の多元的評価を可能にする。黄斑感度画像、眼軸長、及び年齢を用いることにより、モデルは、良好（ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）＜０．５）又は不良（ＢＣＶＡ（ｌｏｇＭＡＲ）＞０．５）のいずれかの視力転帰を予測することができた。将来的には、より多くの患者及び画像タイプ（例えば、眼底画像、光干渉断層撮影、光干渉断層血管造影、フルオレセイン血管造影）の追加により、深層学習フレームワークの層の数を増加させ、予後モデルの正確度と分解能を潜在的にさらに向上させることもできる。
【０１８７】
近視性黄斑症の病因に関して、根底にあるメカニズムは、眼全体の眼軸延長であると思われる。したがって、このような眼内の増殖促進型の微小環境が予想される。以前の研究では、後に増殖因子の過剰分泌をもたらす可能性がある炎症細胞の凝集を引き起こす可能性が非常に高い、単球走化性タンパク質１の異常な高まりと、インターロイキン−１受容体拮抗薬の減少により、強度近視眼内に特別な微小環境が存在する可能性があると提案された。現在の研究では、対照に比べて強度近視眼の房水中の有意により高レベルの増殖因子ＧＤＦ−１５、ＨＧＦ、及びＰＤＧＦ−ＡＡが確認された。これらの増殖因子のレベルは、目の眼軸長の増加に伴って増加する傾向があった。将来の研究では、房水と硝子体液との両方でより多くの増殖因子を検出する可能性があるため、強度近視眼の伸長に関係するより小さい分子又はタンパク質を特定できる可能性があり、これは病的近視で見られるプラス病変につながる詳細な分子メカニズムをさらに解明し得る。
【０１８８】
結論として、この研究は、白内障転帰を評価するための新しい手法を採用した。特に、カテゴリ３内の島状黄斑部萎縮パターンを認識することは、この患者グループの視機能の予後と期待のために重要である。次いで、強度近視患者の白内障手術後の視力転帰を予測するべく深層学習アルゴリズムを確立した。この機械学習フレームワークは、強度近視眼に関する黄斑症グレード、眼軸長、及び固視安定性に基づく近視性黄斑症の包括的な機能評価システムを備えていた。このシステムは、白内障手術後の視力予後を正確に予測することができ、これにより、患者にカウンセリングを行い、手術前の期待を設定する能力が向上し、より多くの情報に基づいた臨床決定と潜在的により高い患者満足度につながる。最後に、強度近視眼内の増殖促進型の微小環境の調査は、後部ぶどう腫の発現と、近視性黄斑症の悪化との関係性の理解を高める。
【０１８９】
実施例４−ハードウェアに搭載されたソフトウェア
糖尿病性網膜症をスクリーニングするべく網膜スキャンを解析するための深層学習畳み込みニューラルネットワークを実装する診断ソフトウェアが、医療クリニックのイメージング機器とコンピューティングデバイスを統合するシステムにインストールされる。コンピューティングデバイスは、立体カラー眼底写真を含むイメージング機器に作動的に結合される。患者の訪問中に、イメージング機器は、両方の網膜の眼科画像を取り込むのに用いられる。画像は、イメージング機器に作動的に結合されるコンピューティングデバイス上にローカルに記憶される。次いで、コンピューティングデバイス上にインストールされたソフトウェアアプリケーションが、糖尿病性網膜症に関する陽性又は陰性として画像を分類するべく、訓練済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて画像を解析する。アプリケーションは、遠隔分類又は予測のためにネットワーク経由でリモートサーバに結果をアップロードし、結果をダウンロードする。リモートサーバとの通信が利用できないとき、ソフトウェアアプリケーションは、ローカルに記憶された畳み込みニューラルネットワークを用いて解析を行うように構成される。
【０１９０】
実施例５−ポータブル診断システム
糖尿病性網膜症をスクリーニングするべく網膜スキャンを解析するための深層学習畳み込みニューラルネットワークを実装する診断ソフトウェアが、モバイルアプリケーションとしてユーザのスマートフォンにインストールされる。モバイルアプリケーションは、糖尿病性網膜症の遠隔診断のためにスマートフォンが網膜スキャンをアップロードすることを可能にする。モバイルアプリケーションはまた、スマートフォンがスマートフォン自体のカメラを用いて網膜画像を取り込むべくイメージング機器を統合することを可能にする。検眼鏡を備える装置は、スマートフォンカメラの上に検眼鏡が位置決めされてカメラが所望の網膜スキャンを取り込むことができるように、スマートフォンに取り外し可能に結合される。網膜スキャン画像は、スマートフォン上にローカルに記憶される。次いで、電話にインストールされたモバイルアプリケーションが、糖尿病性網膜症に関する陽性又は陰性として画像を分類するべく、訓練済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて画像を解析する。解析は、遠隔分類又は予測のためにネットワーク経由でリモートサーバに画像をアップロードし、結果をダウンロードすることを含む。リモートサーバとの通信が利用できないとき、モバイルアプリケーションは、ローカルに記憶された畳み込みニューラルネットワークを用いて解析を行うように構成される。したがって、このポータブル診断システムは、スマートフォンの電子装置及びカメラを装置及び検眼鏡と組み合わせて活用して、網膜スキャンを効率よく取り込み、診断予測を得る。
【０１９１】
実施例６−診断ハードウェア
特化されたカメラとデジタル処理デバイスとを備える診断デバイスが、網膜の眼科画像を取り込み、糖尿病性網膜症の診断予測を生成するために使用される。デバイスは、網膜スキャンを取り込むように設計された特化されたカメラを含み、取り込んだ網膜スキャンは、デジタル処理デバイスのメモリ上に記憶され、その後、デバイスにより解析される。デジタル処理デバイス上にインストールされたソフトウェアアプリケーションが、糖尿病性網膜症に関する陽性又は陰性として画像を分類するべく、訓練済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて画像を解析する。解析は、遠隔分類又は予測のためにネットワーク経由でリモートサーバに画像をアップロードし、結果をダウンロードすることを含む。リモートサーバとの通信が利用できないとき、ソフトウェアアプリケーションは、ローカルに記憶された畳み込みニューラルネットワークを用いて解析を行うように構成される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７−１】
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【図７−２】
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【図７−３】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５−１】
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【図１５−２】
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【図１６−１】
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【図１６−２】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９−１】
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【図１９−２】
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【図２０−１】
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【図２０−２】
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【図２０−３】
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【図２１】
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【図２２】
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【国際調査報告】
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