点眼瓶センサーとDeep Learningによる緑内障患者点眼アドヒアランス自動把握能力の評価

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書誌事項

タイトル別名
  • Evaluation of Automatic Monitoring of Instillation Adherence Using Eye Dropper Bottle Sensor and Deep Learning in Patients with Glaucoma

説明

<p>目的：我々は緑内障点眼アドヒアランスを正確に測ることを目的に、点眼瓶の挙動を検知する点眼瓶センサーと、Deep Learning(DL)による挙動波形自動解析を組み合わせた点眼瓶センサーシステムを開発し、評価を行った。方法と対象：プロスタグランジン点眼液を両眼に点眼中の開放隅角緑内障患者20名を対象にした。点眼瓶センサーを自宅にて設置し、点眼と点眼時刻の自己記載を3日間実施した。点眼瓶センサーに記録された患者データからDL点眼判定モデルにて点眼と判定された波形データを自動取得した。結果：点眼瓶センサーで得られた患者20名、3日間のデータから、DL点眼判定モデルにより計60個の点眼と判定された波形データが自動取得できた。さらに自動取得された60個の波形データの点眼時刻と患者自己記載時刻の差は全て5分以内であり、検出成功率100%であった。点眼瓶センサーとDLの組み合わせにより実際の点眼回数と過不足なく自動把握できた。結論：我々の開発した点眼瓶センサーシステムは緑内障患者の点眼アドヒアランスの自動把握能力を有する。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390845713074342656
  • NII論文ID
    130007658698
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2019.0_3rin247
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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