斜視写真における眼領域の精密クロッピングに関する深層学習ベースのアルゴリズム開発と検証研究
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Deep Learning-Based Precision Cropping of Eye Regions in Strabismus Photographs: Algorithm Development and Validation Study for Workflow Optimization
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Jul 17; 27: e74402.
概 要：
本研究は、従来の眼球写真の前処理における手動クロッピングと頭部傾き補正の時間がかかり不一致な問題を解決するために、高度な前処理アルゴリズムを用いて、眼領域のクロッピングの精度、効率、標準化を向上させることを目的としています。5832枚の画像を用い、斜視患者の眼領域を自動的にクロッピングするAIプラットフォームを開発しました。このアルゴリズムは、臨床ワークフローやAIデータ前処理の改善に寄与します。
方 法：
本研究は、648人の入院患者および外来患者から得た5832枚の画像を用いた横断研究です。画像は多様な条件下での3つの視線位置を含み、回転バウンディングボックス検出フレームワークに基づく前処理アルゴリズムを訓練・評価しました。主要評価指標は精度、再現率、平均平均精度（mAP）であり、5分割交差検証を行いました。専門家による検証も実施し、画像の解釈可能性を評価しました。
結 果：
モデルは、5分割交差検証セットで平均精度1.000、再現率1.000、mAP50 0.995、mAP95 0.893を達成しました。手動クロッピングに比べ、900枚の写真の準備時間を10時間から30秒に短縮しました。斜視スクリーニングタスクの検証では、頭部傾き補正を行ったモデルがAUC 0.917を達成し、他の手法を上回りました。
結 論：
本研究は、眼領域のクロッピングを自動化し、頭部傾きの変動を補正するAI駆動のプラットフォームを提供します。これにより、画像の質が向上し、臨床利用や眼科研究におけるワークフローの効率化が期待されます。