糖尿病網膜症の自動診断に向けた眼底画像処理アルゴリズムの開発

摘要

糖尿病網膜症とは糖尿病との合併症であり，重症化すると重篤な視力障害を引き起こすなど，成人の失明原因の一つとなっている．視力障害の進行は早期の発見および治療によって防ぐことが可能である．現在，この糖尿病網膜症の検出·診断は，熟練した臨床医が，眼底画像に対する目視判定を通じて行っており，多大な労力と時間を要する作業となっている．糖尿病網膜症の自動判定を目指し，種々の病変特徴抽出の研究があるが，検診や臨床への実用化には至っていない．本研究では，糖尿病網膜症を画像情報のみから非侵襲的かつ自動的に判定するアルゴリズムを提案する．具体的には，網膜の血管の形状や走行性を定量化し，機械学習を行うことによって，再現性と客観性を備えた自動診断を実現するシステムの構築を目指す．本研究の進展により，診断における人的·時間的コストの削減と，病変特徴抽出のみに頼った方法よりも診断精度の向上が期待される．