緑内障診断の最前線－機械学習モデルが病期を見極める

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公開日：2025-02-12

緑内障診断の最前線－機械学習モデルが病期を見極める

コラム：海外医療AIニュース The Medical AI Timesより

著者：The Medical AI Times

今までの光干渉断層計（OCT）画像を用いた緑内障の診断AIでは、緑内障の病期を分類するものは無く、また各特徴量の重要度を示すモデルは存在しなかった。このほど、豪ニューサウスウェールズ大学の研究チームは、緑内障診断と病期分類が可能な高精度の機械学習モデルを発表した。本成果はScientific Reportsで公開されている。同研究では、健常者334例と緑内障268例（病期別：初期86例、中期72例、後期110例）のOCT画像を用意し、網膜領域（網膜神経線維層［RNFL］、網状層および黄斑）の分布・厚さなどの空間的特徴に加え、RNFLに対し周波数解析を施した特徴量を用いて、病期分類の教師あり...

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