眼科検査では,眼疾患の診断の指標として網膜層の厚みを用いるため,OCT 画像に対して網膜層セグメンテーションを行って網膜層を検出する.ラベル付き学習データが十分にないため,網膜の多様な形状に対応できなかったり,背景ノイズを誤検出したりする問題がある.これに対して,本稿では,網膜の形状変化を模倣したり,網膜層を背景ノイズとして付加したりするデータ拡張を提案し,性能評価実験を通して提案手法の有効性を示す.