2022年度電子情報通信学会東北支部学生優秀論文賞
眼底3 次元画像解析のための画像セグメンテーションに関する検討
近野 翼 (東北大学) , 二宮 高洋 (東北大学) , 三浦 幹太 (東北大学) , 伊藤 康一 (東北大学) , 檜森 紀子 (東北大学) , シャルマ パルマナンド (東北大学) , 中澤 徹 (東北大学) , 青木 孝文 (東北大学)
2022年度電気関係学会東北支部連合大会, August 2022.
Abstract
緑内障は，視神経障害や視野障害を引き起こす進行性の眼疾患である．最終的に失明に至る場合があるため，緑内障の早期発見と早期治療が重要である．緑内障の進行に伴って，視神経乳頭の陥凹の拡大や網膜神経線維層の欠損などの網膜の構造的な変化が生じる．緑内障初期の網膜の微細な変化を捉えるために，光干渉断層計(OCT) で撮影された眼底3 次元画像（OCT 画像）が用いられる．本稿では，畳み込みニューラルネットワーク(CNN) を用いてOCT 画像から網膜の層構造を定量的に測定する手法を提案する．東北大学病院で撮影されたOCT 画像を用いた精度評価実験を通して，提案手法の有効性を実証する．