徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Masumoto Hiroki/Tabuchi Hitoshi/Nakakura Shunsuke/Ohsugi Hideharu/Enno Hiroki/Ishitobi Naofumi/大杉 英子/[三田村 佳典]/Accuracy of a deep convolutional neural network in detection of retinitis pigmentosa on ultrawide-field images./[PeerJ]

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EID
361174
EOID
967461
Map
0
LastModified
2019年12月4日(水) 14:10:30
Operator
三木 ちひろ
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
三田村 佳典
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種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. (英) Masumoto Hiroki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Tabuchi Hitoshi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Nakakura Shunsuke
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Ohsugi Hideharu
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. (英) Enno Hiroki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  6. (英) Ishitobi Naofumi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  7. (英) Ohsugi Eiko / (日) 大杉 英子 / (読) おおすぎ えいこ
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  8. 三田村 佳典([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.外科系.眼科学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Accuracy of a deep convolutional neural network in detection of retinitis pigmentosa on ultrawide-field images.

副題 任意
要約 任意

(英) Evaluating the discrimination ability of a deep convolution neural network for ultrawide-field pseudocolor imaging and ultrawide-field autofluorescence of retinitis pigmentosa. In total, the 373 ultrawide-field pseudocolor and ultrawide-field autofluorescence images (150, retinitis pigmentosa; 223, normal) obtained from the patients who visited the Department of Ophthalmology, Tsukazaki Hospital were used. Training with a convolutional neural network on these learning data objects was conducted. We examined the -fold cross validation ( = 5). The mean area under the curve of the ultrawide-field pseudocolor group was 0.998 (95% confidence interval (CI) [0.9953-1.0]) and that of the ultrawide-field autofluorescence group was 1.0 (95% CI [0.9994-1.0]). The sensitivity and specificity of the ultrawide-field pseudocolor group were 99.3% (95% CI [96.3%-100.0%]) and 99.1% (95% CI [96.1%-99.7%]), and those of the ultrawide-field autofluorescence group were 100% (95% CI [97.6%-100%]) and 99.5% (95% CI [96.8%-99.9%]), respectively. Heatmaps were in accordance with the clinician's observations. Using the proposed deep neural network model, retinitis pigmentosa can be distinguished from healthy eyes with high sensitivity and specificity on ultrawide-field pseudocolor and ultrawide-field autofluorescence images.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 PeerJ(PeerJ Inc.)
(eISSN: 2167-8359)
ISSN 任意 2167-8359
ISSN: 2167-8359 (eISSN: 2167-8359)
Title: PeerJ
Title(ISO): PeerJ
Publisher: PeerJ
 (NLM Catalog  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 7
必須 ---
必須 e6900 e6900
都市 任意
年月日 必須 2019年 5月 7日
URL 任意
DOI 任意 10.7717/peerj.6900    (→Scopusで検索)
PMID 任意 31119087    (→Scopusで検索)
CRID 任意
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-85074225623
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意
  1. (英) Article.ELocationID: 10.7717/peerj.6900

  2. (英) Article.DataBankList.DataBank.DataBankName: figshare

  3. (英) Article.DataBankList.DataBank.AccessionNumberList.AccessionNumber: 10.6084/m9.figshare.7397486.v2

  4. (英) Article.PublicationTypeList.PublicationType: Journal Article

  5. (英) KeywordList.Keyword: Neural network

  6. (英) KeywordList.Keyword: Retinitis pigmentosa

  7. (英) KeywordList.Keyword: Screening system

  8. (英) KeywordList.Keyword: Ultrawide-field autofluorescence

  9. (英) KeywordList.Keyword: Ultrawide-filed pseudocolor imaging

  10. (英) CoiStatement: Hiroki Enno is an employee of Rist Inc.