徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Nagasato Daisuke/Tabuchi Hitoshi/Masumoto Hiroki/Enno Hiroki/Ishitobi Naofumi/Kameoka Masahiro/[仁木 昌徳]/[三田村 佳典]/Automated detection of a nonperfusion area caused by retinal vein occlusion in optical coherence tomography angiography images using deep learning./[PLoS ONE]

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EID
361647
EOID
967876
Map
0
LastModified
2019年12月9日(月) 11:50:23
Operator
三田村 佳典
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) Nagasato Daisuke
    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) Masumoto Hiroki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Enno Hiroki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. (英) Ishitobi Naofumi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  6. (英) Kameoka Masahiro
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  7. 仁木 昌徳([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
  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) Automated detection of a nonperfusion area caused by retinal vein occlusion in optical coherence tomography angiography images using deep learning.

副題 任意
要約 任意

(英) We aimed to assess the ability of deep learning (DL) and support vector machine (SVM) to detect a nonperfusion area (NPA) caused by retinal vein occlusion (RVO) with optical coherence tomography angiography (OCTA) images. The study included 322 OCTA images (normal: 148; NPA owing to RVO: 174 [128 branch RVO images and 46 central RVO images]). Training to construct the DL model using deep convolutional neural network (DNN) algorithms was provided using OCTA images. The SVM used a scikit-learn library with a radial basis function kernel. The area under the curve (AUC), sensitivity and specificity for detecting an NPA were examined. We compared the diagnostic ability (sensitivity, specificity and average required time) between the DNN, SVM and seven ophthalmologists. Heat maps were generated. With regard to the DNN, the mean AUC, sensitivity, specificity and average required time for distinguishing RVO OCTA images with an NPA from normal OCTA images were 0.986, 93.7%, 97.3% and 176.9 s, respectively. With regard to SVM, the mean AUC, sensitivity, and specificity were 0.880, 79.3%, and 81.1%, respectively. With regard to the seven ophthalmologists, the mean AUC, sensitivity, specificity and average required time were 0.962, 90.8%, 89.2%, and 700.6 s, respectively. The DNN focused on the foveal avascular zone and NPA in heat maps. The performance of the DNN was significantly better than that of SVM in all parameters (p < 0.01, all) and that of the ophthalmologists in AUC and specificity (p < 0.01, all). The combination of DL and OCTA images had high accuracy for the detection of an NPA, and it might be useful in clinical practice and retinal screening.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 PLoS ONE(Public Library of Science)
(eISSN: 1932-6203)
ISSN 任意 1932-6203
ISSN: 1932-6203 (eISSN: 1932-6203)
Title: PloS one
Title(ISO): PLoS One
Publisher: PLOS
 (NLM Catalog  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 14
必須 11
必須
都市 任意
年月日 必須 2019年 11月 7日
URL 任意
DOI 任意 10.1371/journal.pone.0223965    (→Scopusで検索)
PMID 任意 31697697    (→Scopusで検索)
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意
  1. (英) PublicationType: Journal Article