AIを用いた眼底画像解析システムによる小児の網膜血管パラメータと眼軸長の相関に関する研究
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：Research on the correlation between retinal vascular parameters and axial length in children using an AI-based fundus image analysis system
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(6): e0324352.
概 要：
本研究は、近視の小児および青年の眼底データをAI技術を用いて詳細に分析し、網膜血管パラメータと眼軸長（AL）との相関を探ることを目的としています。異なる屈折異常を持つ子供たちの網膜血管特性の変化パターンを明らかにし、近視の予防、早期スクリーニング、個別化治療戦略の策定に科学的根拠を提供することを目指しています。
方 法：
本研究では、近視予防と管理のためのスクリーニングを受けた長治市の建東小学校の124名の学生を対象としました。眼軸長データを記録し、Topcon TNF506非散瞳眼底カメラを用いて眼底写真を撮影しました。これらの画像は、EVision AI眼底画像解析システムを用いて詳細に分析され、網膜血管パラメータが自動的に抽出されました。網膜血管パラメータと眼軸長の相関を分析するために、ピアソンおよびスピアマンの相関係数を使用し、さらに多重線形回帰分析を行いました。
結 果：
低近視群では、眼軸長が動脈および静脈の平均直径、血管の平均捻じれ、萎縮弧面積、ヒョウ柄斑点密度などのさまざまな網膜血管パラメータと有意に負の相関を示しました。中等度から高近視群でも、眼軸長は動脈の平均直径や一部の静脈の平均捻じれ、平均血管直径と有意な負の相関を示しましたが、血管のフラクタル次元や平均分岐角はすべての近視群で有意な変化を示しませんでした。
結 論：
本研究は、眼軸長と網膜血管パラメータとの間に有意な相関があることを明確に示し、異なる屈折異常を持つ子供たちの間でこの相関に顕著な違いがあることを示しました。これらの結果は、近視の病理メカニズムを理解するための新たな視点を提供し、将来的な近視予防および管理戦略の開発に重要な科学的証拠を提供します。臨床実践や政策策定においても指導的意義を持つ可能性があります。