[論文レビュー] Portable system for the prediction of anemia based on the ocular conjunctiva using Artificial Intelligence

Bryan Saldivar‐Espinoza, Dennis Fernandez+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2019

Retinal Imaging and Analysis参考文献 6被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、ペルーよい若年児における結膜蒼白の分析により鉄欠乏性貧血を予測する、携帯電話ベースのAIシステムを提案する。結膜領域のセグメンテーションに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を、赤・緑チャンネルの輝度値からヘモグロビン濃度を推定するニューラルネットワーク回帰器を用いることで、ヘモグロビン濃度の閾値が11 g/dLのとき77.58％の感度を達成し、低資源環境における強力な潜在的可能性を示している。

ABSTRACT

Anemia is a major health burden worldwide. Examining the hemoglobin level of blood is an important way to achieve the diagnosis of anemia, but it requires blood drawing and a blood test. In this work we propose a non-invasive, fast, and cost-effective screening test for iron-deficiency anemia in Peruvian young children. Our initial results show promising evidence for detecting conjunctival pallor anemia and Artificial Intelligence techniques with photos taken with a popular smartphone.

研究の動機と目的

• 若年児における鉄欠乏性貧血の低コストで非侵襲的なスクリーニングツールの開発を目的とする。
• 血液によるヘモグロビン測定の限界、特に農村地域の医療環境におけるコスト、侵襲性、インfra構築の必要性を克服することを目的とする。
• 人工知能を活用して、貧血の代理指標としての結膜蒼白の自動検出を実現することを目的とする。
• グローバルに適用可能で、迅速かつスケーラブルなソリューションを提供し、特に農村ペルーのような低資源地域への展開を想定することを目的とする。

提案手法

• 標準的なスマートフォンカメラを用いて、眼瞼結膜の画像を撮影する。
• 35層のCNNを用いて、画像から結膜領域を自動的にセグメンテーションする。
• 赤色と緑色チャンネルの輝度値を用いた式により、赤色性指標（EI）を計算する：EI = log(R) - log(G)、ここでRとGは赤・緑チャンネルの輝度値を表す。
• 白色キャリブレーションカードの平均輝度（MB）を用いた200/MBスケーリング係数を用いて、色の正規化を実施する。
• 128ビンヒストグラム特徴に基づき、7層のCNNを用いて結膜領域のセグメンテーションマスクを生成する。
• ニューラルネットワーク回帰器を用いて、RおよびG成分からヘモグロビン濃度を予測し、所定のHb閾値に基づき貧血または非貧血に分類する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートフォン画像による結膜蒼白の検出は、若年児のヘモグロビン濃度と信頼性を持って相関するか？
• RQ2 深層学習ベースのシステムは、侵襲的な血液検査を伴わず、貧血を正確に予測できるか？
• RQ3 現実の臨床的画像条件下において、CNNベースの結膜セグメンテーション手法の有効性はいかほどか？
• RQ4 本AIベースのスクリーニングシステムにおいて、感度と特異度を最大化する最適なヘモグロビン閾値は何か？

主な発見

• CNNベースの結膜セグメンテーションは、視覚的検証による初期結果で成功した検出を達成した。
• ヘモグロビン濃度の閾値が11 g/dLのとき、本システムは77.58％の感度を達成し、テストした閾値の中で最高であった。
• Hb = 11の閾値において、本システムは感度42.96％、特異度36.03％を記録し、この閾値では中程度の性能を示した。
• モデルは感度と特異度のトレードオフを示しており、ヘモグロビン濃度の閾値が低いほど感度が高くなった。
• 初期の結果は、一般的なスマートフォンとAIを用いた非侵襲的貧血スクリーニングの強力な可能性を示している。
• 本システムは、特に農村ペルーを含む低資源地域へのスケーラビリティと展開を想定して設計されている。