理化学研究所（理研）光量子工学研究センター画像情報処理研究チームの横田秀夫チームリーダー、安光州客員研究員、秋葉正博客員研究員、東北大学大学院医学系研究科眼科学教室の中澤徹教授、面高宗子助教らの共同研究チーム^※は、階層転移学習^[1]を適用し、少数の医用画像から緑内障の病態を自動分類する機械学習^[2]モデルを構築し、治療方針を決めるための有用な情報を提示することに成功しました。　

本研究成果の機械学習法による画像診断システムは、緑内障に限らず、ラベル付きデータ^[3]を収集することが困難な医療分野で、少数の医用画像から高精度な病態分類の機械学習モデルを開発する手法として有用です。

緑内障の診断には、視神経乳頭^[4]形状に基づく分類（ニコレラ分類）が有効です。しかし、医師が眼底検査画像の読影により主観的に判断して分類するため、客観性がありませんでした。

今回、共同研究グループは、医師の診断プロセスに学んだ機械学習法を独自に開発しました。この機械学習法により、眼底検査^[5]装置の光干渉断層計（OCT）^[6]で撮影した画像データを用いて、緑内障病態分類モデルを構築しました。このモデルでは、階層転移学習を用いない従来法に比べて専門医による分類結果との一致度が高精度（Cohen’s Kappa^[7]：0.809）であり、データ数を1/4に減らしても高精度を維持しました。

本研究は、科学雑誌『Scientific Reports』オンライン版（3月1日付）に掲載されます。

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