眼底画像から視神経乳頭を同定、精度95.9％ | m3.com AIラボ

2019/7/20

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眼底画像から視神経乳頭を同定 精度95.9％（ ）2018年12⽉19⽇ ⽔、「」

ツカザキ病院眼科⼈⼯知能グループの升本浩紀⽒は 広⾓眼底撮影が可能なカメラ Optos® で、撮影した眼底画像上で セグメンテーション⽤ニューラルネットワークを⽤いることで視神経乳頭の中⼼を95.9％という⾼い精度で同定できることを第6回⽇本医療情報学会医⽤知能情報学研究・。

会 ⼈⼯知能学会医⽤⼈⼯知能研究会(SIG-AIMED)合同研究で発表した、4000枚を超える画像を⽤い 視神経乳頭を抽出
⼀般的に⽬薬で瞳孔を開かずに眼底を撮影する無散瞳型眼底カメラでは画⾓45°程度の撮影が、。

限界とされるが Optos®は瞳孔径 2mmの無散縮状態で画⾓200°の範囲を撮影可能である 網、膜剥離など⾎管外病変を撮影できる唯⼀の眼底カメラで 撮影で⽣成される疑似カラー画像は糖、、。

尿病性網膜症 静脈閉塞 ブドウ膜炎などの幅広い眼疾患の診断に利⽤できる、（）

ただ ⽇常診療ではOptos®画像以外に網膜神経節細胞複合体 GCC の厚みや視野検査などの、、Optos®画像に加え、こうした検査データなども利⽤できるようにすることが必要になる。ただ、⽇結果を複合的に⽤いて診断を⾏っているため AIによる診断補助システムを構築する際には常診療では視神経乳頭の位置を基軸に眼底の位置とGCCの位置とをリンクさせて診断に利⽤し、ているため AIによる補助システムでもOptos®画像内の視神経乳頭の中⼼を同定することが必須。となる、、

このため升本⽒らは 分類⽤ニューラルネットワークを⽤いてトリミングしたOptos画像を使⽤し、セグメンテーション⽤ニューラルネットワークで視神経乳頭のセグメンテーションを実施 その位。
出した訓練⽤画像の360枚、パラメーター調整⽤画像の40枚でセグメンテーション情報を作成。また、これらとは別に評価⽤画像3628枚を抽出した。
置同定が可能かを検証した 作業にあたってはツカザキ病院眼科データベースからランダムに抽

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研究グループはまず 訓練⽤画像 パラメーター調整⽤画像をそれぞれ8×8のブロックに分割し、。 、これらを 視神経乳頭を含む画像と含まない画像に分類した なお 視神経乳頭が2ブロック以上。

、
像からは2万3040ブロック、パラメーター調整⽤画像からは2560ブロックが出⼒され、視神経乳頭が写っていたのはそれぞれ462ブロック、59ブロックだった。にまたがった場合はその全てを視神経乳頭が写っているとして選択した 分割の結果 訓練⽤画

さらに訓練⽤画像では視神経乳頭が写っていた全462ブロックと残る画像からランダムに抽出し、た462ブロック パラメーター調整⽤画像では視神経乳頭が写っていた全59ブロックと残りの全画、像2501ブロックを セグメンテーション⽤ニューラルネットワークを⽤いて視神経乳頭が写ってい。
VGG16を適⽤。升本⽒は「パラメーター調整⽤画像では⾼い精度でブロック内に視神経乳頭が写っているかを判定できることを確認した」と述べた。

るか否かを⾃動判定した ブロック内容の確認モデルは畳み込みニューラルネットワークの「」

視神経乳頭の同定成功率 95.9％、。

そのうえで視神経乳頭が写っていると判定されたブロックでは 周囲150pixelをトリミング ブロ、ックのラインをまたいでいる場合はそのことを考慮し 視神経乳頭が同定できない場合はトリミン。

、

グの対象外とした これにより訓練⽤データから358枚 パラメーター調整⽤データからは39枚を、トリミングし PSPNetを⽤いたセグメンテーション⽤ニューラルネットワークの訓練⽤データとし。 、した。

、

た なお 画像内では視神経乳頭以外の⾯積が⼤きいため 損失関数はTversky損失関数を利⽤、評価⽤画像での視神経乳頭の位置算出は トリミング済みの画像をセグメンテーション⽤モデル、。に投⼊し 出⼒画像で視神経乳頭部分と思われる⽩⾊化した最⼤領域を抽出 その重⼼を算定、。

し そこに半径30pixelの⾚マークを挿⼊させる仕組みとした

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この⽅法で評価⽤画像3628枚の評価を⾏ったところ うちトリミング不可62枚 セグメンテーショ、。

ン不可7枚となり 残る3559枚で視神経乳頭の位置同定が⾏われた 眼科医が⾁眼で確認したと。

ころ3559枚中3463枚で視神経乳頭の位置同定成功と判定された

ちなみにトリミングやセグメンテーションが不可だった画像や視神経乳頭の位置同定に失敗した、。

画像の合計165枚のうち18枚は 眼科医が⾁眼で確認しても位置同定は不可能だった

最終的にこの18枚を除いた評価⽤3610枚中3559枚で視神経乳頭の位置が同定できたことにな、。

「り 成功率は95.9％となった この⼿法を選択した理由について升本⽒は ディテクション⽤ニュー（、 ）。

ラルネットワーク YOLO SSD では視神経乳頭のような⼩さなものの物体検出には不向き ま、」。

た バウンディングボックスの中⼼が検出物体の中⼼とは限らないため と説明 今後の精度向上、に向けては（1）眼科医が⾁眼で⾏っている視神経乳頭同定の成功判定の定量化（2）アーチファクト領域のトリミング化防⽌（3）セグメンテーション画像での視神経乳頭の塗りの⽢さによる同定位置ずれなどの課題解決が必要になるとの認識を⽰した。

村上和⺒。

。

、1969年宮城県⽣まれ 中央⼤学理⼯学部⼟⽊⼯学科卒 医薬系専⾨出版社で記者経験の後 2001。
、。

、、 ・。

年からフリー 2007〜08年はオーマイニュース⽇本版デスク 現在は医療 国際紛争 災害 防災の3。

・

本柱で執筆 講演活動などを⾏う 医療では⼀般向け 専⾨向け媒体の双⽅で活動 ForbesJapanオ。

「」（三修社）、「⼤地震で壊れる町、壊れない町」（宝島社）、共著に「がんは薬で治る」（毎⽇新聞出版）など多数。

フィシャルコラムニスト 著書に 化学兵器の全貌

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