本研究では，黄斑浮腫を伴う網膜静脈分枝閉塞症において，臨床データと機械学習を用いて視力予後を推定する方法について検討する．現在，眼科臨床においてインフォームド・コンセントを得るためには，定量的な予後評価が必要不可欠である．その一方，患者の視力予後を推定することは容易ではなく，定量的な視力予後推定法が強く求められている．本論文では，光干渉断層画像や臨床データから特徴量を抽出し，ロジスティック回帰を用いて患者の予後視力を良好・不良群へ分類する手法を提案する．三重大学医学部附属病院で12ヶ月間の経過観察を得られた66名のBRVO患者を対象とした評価実験を行った．実験の結果，ROC曲線のAUCの平均値は0.92となり，提案法による予後推定の可能性が示された．
