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예령 내
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1 녹내장진단모형개발연구 Development of a Diagnostic Model for Glaucoma 이지형 1, 이수동 1, 이백희 1, 전치혁 1, 강자헌 3, 유희천 1, 2 1 포항공과대학교산업경영공학과 2 포항공과대학교창의 IT 융합공학과 3 강동경희대학교병원안과 Normal / Glaucoma

2 AGENDA 연구배경 녹내장진단의중요성 연구목표 녹내장진단모형개발방법 모형비교분석결과 토의및추후연구

3 녹내장진단의중요성 녹내장 (glaucoma): 시신경손상에의해발생된시야결손이진행되어결국 실명에이르는안과질환 (Mozaffarieh, 2008) 손상된시신경재생치료방법부재 약물치료를통한녹내장진행지연 녹내장진행 Early stage Middle stage Last stage 정상 Early stage 녹내장진단 실명 녹내장 Maintenance of visual field 약물치료 외과적수술 3

4 녹내장증상 주요증상 : 안압상승, 시신경유두함몰, 시야장애등 (Park et al., 2005) 정상안 녹내장안 동공 (pupil) 안압 (intraocular pressure, IOP) 정상안압범위 10 ~ 21 mmhg 녹내장안압범위 > 21 mmhg 시신경유두 (optic nerve head, ONH) 시야 (visual field, VF) 4

5 녹내장검사 안과기본검사 녹내장검사 구조적검사 : 안구및시신경형태및구조파악 기능적검사 : 시신경성능측정 시력검사시신경유두검사망막신경섬유층두께검사시야검사 안압검사전방각경검사각막두께검사시신경유발전위검사 녹내장은주로구조적검사와기능적검사결과를토대로임상가에의해 진단되고있음 5

6 녹내장진단모형연구의필요성 녹내장진단 flow chart 자문 : 강동경희대학교병원안과 녹내장진단은고려해야할검사결과가많고절차가복잡하기때문에, 효율적으로정확하게녹내장을진단할수있는모형의개발이필요함

7 녹내장진단모형연구의필요성 (cont d) 녹내장진단모형유관연구 No. Author (year) Variable Classifier Diagnosis Performance Limitation 1 Wroblewski et al. (2009) Age, gender, IOP, CCT, CDR, family history, visual field data (n = 2,017 eyes) Glaucoma Likelihood Index(GLI) Normal/ glaucoma suspect/ glaucoma Accuracy: 79.0% 진단모형의성능 ( 정확도 ) 이낮은편임 2 Moreno- Montanes et al. (2008) Age, gender, optic disk size, MD, PSD, HRT results (n = 182 eyes) Glaucoma probability score (GPS) Moorfields regression analysis(mra) Normal/OHT/ glaucoma Sensitivity/ specificity (%) GPS: 71.1/69.5 MRA: 68.7/83.1 진단모형의성능 ( 민감도 ) 이낮은편임 3 Townsend et al. (2008) HRT images (normal n = 60 eyes, glaucoma n = 140 eyes) Linear discriminant analysis (LDA), L-SVM, G-SVM, GAM, GLM-Gauss, GLM-bin, RPART RPART Accuracy: 87.5% AUC: 0.92 HRT 장비의데이터만사용하여진단모형개발 4 Chan et al. (2002) Threshold sensitivity (normal n = 189 eyes, glaucoma n = 156 eyes) LDA, QDA, L-SVM, G-SVM, MLP, Parzen Window, MOG, MGG Normal/ glaucoma MOG AUC: 0.92 시야검사결과중 threshold sensitivity 값만사용 5 Park et al. (2001) Age, gender, VCD, CDR asymmetry, IOP, DM, P100, retino-cortical time (n = 98 eyes) LDA Accuracy: 60.0 ~ 70.0% LDA 기법만사용하여분류모델개발 중요도가낮은변수까지포함되어있음 정확한녹내장진단모형개발을위해서는녹내장진단시중요한변수탐색 ( 예 : pattern deviation) 과분류기법개발연구가지속적으로수행되어야함 7

8 연구목표 녹내장진단모형개발및성능평가 녹내장유관변수들의조합과통계적분류기법에따른녹내장진단모형개발 녹내장검사자료수집 통계적분류기법을적용한진단모형개발 성능비교분석을통해성능이우수한녹내장진단모형도출 개발된진단모형의성능평가 진단모형성능비교를통해녹내장안분류성능이뛰어난녹내장진단모형선정 8

9 진단모형개발 : 녹내장검사자료 No. Data category Input variable Description Memo (n = 145) Visual field data (VF) Raw test result Threshold sensitivity(ts) Total deviation(td) Pattern deviation(pd) 4 Mean deviation(md) Global 5 indices(gi) Pattern standard deviation(psd) Multivariate 피검사자가반응한시표밝기 동일나이대의정상인검사결과와의차이 (Threshold sensitivity normative database) 국소부위의손상정도를부각시킨정보 (Total deviation + overall sensitivity changes) 전반적인시야손상정도를나타내는지표 국소적인시야손상정도를나타내는지표 HFA II-i series 6 Age (yr) 나이 7 Gender 성별 8 Visual acuity(va) 교정시력 9 Intraocular pressure(iop) 안구내압력 골드만안압계 10 Clinical indices (CI) Central corneal thickness(cct) 각막의중심에서측정한각막두께 Pachymeter 11 Vertical(VCDR) Cup 과 disc 길이를수직으로측정한값의비율 12 CDR Horizontal(HCDR) Cup과 disc 길이를수평으로측정한값의비율 13 Average(ACDR) VCDR과 HCDR의평균 Cup Disk 9

진단모형개발 : 통계적분류기법 통계적분류기법설명비고 최적화기반 Support vector

031 Gaussian(G-SVM) 두개의범주를하나의비선형함수로분류하는기법 r =.

Binary logistic regression(blr) Classification and

10 진단모형개발 : 통계적분류기법 통계적분류기법설명비고 최적화기반 Support vector machine Linear(L-SVM) 두개의범주를하나의선형함수로분류하는기법 c =.031 Gaussian(G-SVM) 두개의범주를하나의비선형함수로분류하는기법 r =.008 통계기반 Tree 기반 Linear discriminant analysis(lda) Binary logistic regression(blr) Classification and regression tree(cart) 범주들을잘구별하는변수들중하나또는다수를사용하여도출된선형함수로분류하는기법 종속변수가두개의범주를가질때, logit 변환을통해분류하는기법 종속변수가범주형일때, 독립변수의이분화과정을거쳐 tree 형태또는회귀분석을통해분류하는기법 Linear SVM Gaussian SVM CART 10

11 녹내장진단모형성능비교 Data category Variable Input n (eye) # of variables Process (model) Output Performance Accuracy Sensitivity Specificity AUC TS (TS 1, TS 2,, TS 52 ) 52 L-SVM G-SVM LDA* Visual field raw test results (VFR) TD (TD 1, TD 2,, TD 52 ) L-SVM G-SVM Normal/ Glaucoma LDA* PD (PD 1, PD 2,, PD 52 ) 52 L-SVM G-SVM LDA* *Cost ratio, C(normal glaucoma) : C(glaucoma normal) = 1 : 5 Pattern deviation 에 G-SVM 분류기법적용 최대 accuracy(87%) 11

12 녹내장진단모형성능비교 (cont d) Data set Clinical index (CI) Global index (GI) & CI VFR & GI & CI Input Age, gender, VA, IOP, CCT, VCD MD, PSD, age, gender, VA, IOP, CCT, VCD PD (PD 1, PD 2,, PD 52 ) + MD, PSD, age, gender, VA, IOP, CCT, VCD n (eye) 145 # of variables Process (model) L-SVM Output Performance Accuracy Sensitivity Specificity AUC G-SVM LDA* BLR* CART L-SVM G-SVM LDA* Normal/ Glaucoma BLR* CART L-SVM G-SVM LDA* BLR* CART *Cost ratio, C(normal glaucoma) : C(glaucoma normal) = 1 : 5 PD 는최적화기반의 G-SVM 기법을적용하면모형의 AUC 성능이 10% 10% 12

토의및추후연구 (1/3) 입력변수로 pattern deviation 을사용하고, 분류기법은최적화기반의 G-SVM

sensitivity, specificity > 80%; AUC = 0.

국소적시야손상부위 -40--30-30--20-20--10-10-0 0-5 Pattern deviation 3

13 토의및추후연구 (1/3) 입력변수로 pattern deviation 을사용하고, 분류기법은최적화기반의 G-SVM 을 적용하여개발된 PD/G-SVM 모형의성능이가장우수한것으로분석됨 성능 : accuracy, sensitivity, specificity > 80%; AUC = 국소적시야손상부위 Pattern deviation 3 차원 pattern deviation graph Pattern deviation 은전반적으로약하게시야가손상된부분은제외하고국소적으로시야손상정도가심각한부분을잘나타내는검사지표 13

14 토의및추후연구 (2/3) PD/G-SVM( 본연구 ) 의성능 > TS/G-SVM(Chan et al., 2002) 의성능 Input variables TS (TS 1, TS 2,, TS 52 ) TD (TD 1, TD 2,, TD 52 ) PD (PD 1, PD 2,, PD 52 ) Study Model Performance Accuracy Sensitivity Specificity ROC area Chan et al.(2002) L-SVM 본연구 Chan et al.(2002) G-SVM 본연구 Chan et al.(2002) LDA* 본연구 L-SVM 본연구 G-SVM LDA* L-SVM 본연구 G-SVM LDA* *Cost ratio, C(normal glaucoma) : C(glaucoma normal) = 1 : 5 PD/G-SVM 은임상에서녹내장진단을위해유용하게활용될것으로기대됨 14

15 토의및추후연구 (3/3) PD/G-SVM 을적용했을때, 오분류된 sample 은임상에서도진단이어려움 추정범주 실제범주 녹내장 정상 계 녹내장 정상 계 정상 녹내장 ( 추정범주 실제범주 ): 시야검사결과는정상, 시신경유두검사를포함한 검사결과는녹내장 녹내장 정상 : 시야검사결과는녹내장, IOP, VCDR 등의인자검사결과는정상 추후연구 : 진단이난해한검사안을분류할수있는추가인자탐색및분류기법개발연구필요 15

16 Q & A 16

17 APPENDIX

18 녹내장검사 : 시야검사 Gold standard 장비 : Humphrey Field Analyzer (Carl Zeiss Meditec Inc., USA) 검사절차 : 검사화면의중앙에시선고정 시야영역에제시되는시표확인 버튼 click 시야측정 ( 평균검사시간 5 분이상 ) 시표제시동영상 ( 오른쪽눈 ) 약 2 초마다 1 개시표제시 정확한시야검사를위해서시선고정용시표에시선고정이중요 18

19 Hill of Vision Superior Point of fixation Superior Nasal Temporal Nasal Temporal Inferior Inferior Anderson DR: Perimetry with and without automation. 2nd ed. St Louis: CV Mosby,

deviation [2] [3] = total deviation + overall sensitivity changes 7 th highest

20 시야검사결과 : Raw Test Result [1] Threshold sensitivity 환자가반응한가장 sensitive 한시표의밝기 [1] [2] Total deviation = Threshold sensitivity normative database [3] Pattern deviation [2] [3] = total deviation + overall sensitivity changes 7 th highest sensitivity value (85 th %ile best point) Total deviation Pattern deviation

21 시야검사결과 : Mean Deviation [4] Global indices 1) Mean deviation (MD) 전반적인시야손상정도를나타내는지표 MD < -2.0: 녹내장일가능성이높음 / [4] 21

22 시야검사결과 : Pattern Standard Deviation [4] Global indices 2) Pattern standard deviation (PSD) 국소적인시야손상정도를나타내는지표 PSD : 국소적인시야손상정도가심함, 녹내장가능성이높음 [4] 22

정상안의시야결손특성파악을위한 다양한시야분석방법비교 Jihyoung Lee 1, Younggeun Choi 1, Gunhee Oh 1, Minjae Kim 1, Hyejee Kim 2, Jinho Joo 2, Jaheon Kang 2, and Hee

정상안의시야결손특성파악을위한 다양한시야분석방법비교 Jihyoung Lee 1, Younggeun Choi 1, Gunhee Oh 1, Minjae Kim 1, Hyejee Kim 2, Jinho Joo 2, Jaheon Kang 2, and Hee 정상안의시야결손특성파악을위한 다양한시야분석방법비교 0.. Jihyoung ee, Younggeun Choi, Gunhee Oh, Minjae Kim, Hyejee Kim, Jinho Joo, Jaheon Kang, and Heecheon You Department of ndustrial and Management Engineering, POECH Department