[1Win4] ポスターセッション1

[1Win4-82] 眼底画像を用いた深層学習による心血管疾患発症リスク評価

〇戴 金潤¹、岸本 和昌¹、杉山 治²、三宅 正裕¹、辻川 明孝¹、田村 寛¹ (1.京都大学、2.近畿大学)

キーワード：深層学習、心血管疾患、眼底画像

心血管疾患（CVD）は、世界的な死亡原因の中で主要なものです。従来のリスク評価方法は、コレステロールや血圧などの侵襲的なデータに依存しており、収集に時間がかかります。本研究では、眼底画像を用いてCVDリスクを評価するためのディープラーニングアプローチを提案します。私たちは、日本眼科画像データベースから7,595枚の眼底画像を使用し、改良されたInception-ResNet-v2アーキテクチャに基づいたマルチタスク学習フレームワークを開発しました。

目的：
このモデルは、特徴金字塔構造と注意機構を統合して、Framingham研究で指摘された8つのリスク因子を予測します。これには、年齢、性別、コレステロール値、血圧、喫煙、糖尿病の状態、およびBrinkman指数が含まれます。

結果：
このモデルは、性別予測（AUC 0.85）、糖尿病の状態（AUC 0.80）、高血圧治療（AUC 0.82）、および年齢推定（R² > 0.4）で強力なパフォーマンスを示しました。Brinkman指数の予測はR² 0.4を達成し、コレステロール値と血圧の予測は有望であるものの、適度なパフォーマンスを示しました。