網膜画像に基づく軽度認知障害の特徴付けにおけるデュアルストリームアテンションニューラルネットワークの使用
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2025年10月24日
タイトル：Using a dual-stream attention neural network to characterize mild cognitive impairment based on retinal images.
雑誌名：Comput Biol Med. 2023 Nov; 166: 107411.
概 要：
この研究は、軽度認知障害（MCI）の早期発見を目的とし、網膜画像を用いてMCIを分類するためのデュアルストリームアテンションニューラルネットワークを開発しました。網膜画像はMCIの有望なバイオマーカーとされており、本研究では、クロスモダリティ融合技術、変動スケール密な残差モデル、マルチ分類器メカニズムを組み込んだアプローチを採用しました。最終的に、MCI、アルツハイマー病、正常認知の参加者を分類することを目指しました。
方 法：
本研究は、デュアルストリームネットワークを用いたコホート研究で、光干渉断層撮影（OCT）と眼底画像の特徴を融合するために自己注意およびクロス注意モジュールを使用しました。モデルは、MCIおよび認知障害テストスコアに基づいてコミュニティ居住者を2つのグループに分類しました。主要評価指標は、MCIの分類精度84.96%、認知障害の陽性テストスコアの分類精度80.90%です。
結 果：
提案した手法は、MCIの分類において84.96%、認知障害の陽性テストスコアの分類において80.90%の高精度を達成しました。興味深いことに、MCI患者の眼底写真やOCT画像における視神経乳頭の変化は、対照群との識別には使用されませんでした。
結 論：
本研究のアプローチは、MCIの早期発見における網膜画像の重要性を強調し、MCIの個体識別における可能性を示しました。