1995 Fiscal Year Annual Research Report
ニューラル・ネットワークおよびファジ-理論による検体検査支援システムの研究
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05454601
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
山内 一信 名古屋大学, 医学部, 教授 (90126912)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
深津 俊明 名古屋大学, 医学部, 助手 (60228864)
池田 充 名古屋大学, 医学部, 助教授 (50184437)
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| Keywords | ニューラル・ネットワーク / ファジ-理論 / エキスパートシステム / 肝疾患 / 心電図自動診断 |
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| Research Abstract |
今年度は日本臨床病理学会がルーチン検査として提唱している26項目の検体検査項目を用いて感染症、筋疾患、貧血、悪性疾患、腎尿路疾患、肝胆道疾患、糖尿病、消化器疾患、骨疾患、高脂血症、正常などを枝分れ論理、およびニューラルネットを用いて診断した。対象は感染症20名、悪性腫瘍74名、筋疾患6名、貧血14名、腎尿路系疾患55名、糖尿病14名、消化器疾患20名、骨疾患26名、高脂血症18名の計219名であった。これらを枝分れ論理で診断すると、それぞれの診断率は感染症50%、悪性腫瘍46%、筋疾患33%、貧血100%、腎尿路系疾患76%、糖尿病57%、消化器疾患45%、骨疾患12%、高脂血症72%であった。さらに同じ症例を使って角疾患系統ごとにその疾患であるか否かを識別する専門ネットワークから成るシステムを構築して鑑別診断を行うと、全体として84.7%の高い精度で識別ができた。従ってここで使用したルーチン検査項目の値を専門ニューラルネットに入力すると、ある程度の疾患群の予測ができることが判明した。
また病理学的に診断された膵癌50例と腫瘤形成性膵炎30例とのX腺CT上の識別診断をニューラルネットワークを用いて診断すると放射線医の診断と同等の結果が得られた。さらに心電図でV_1V_2誘導でQS波を示し心電図自動診断で心筋梗塞と診断されるが、臨床的には正常者である症例をニューラルネットワークを用いて診断すると95%の高い正解率が得られた。これらのことから、ニューラルネットワークは正常と異常、あるいは異常間で重なり合いの多いパラメータの鑑別に有用であることが判明した。
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[Publications] MITSURU IKEDA: "Development of Distributed Image Database Combined with Clinical Information in Hospital Information System" J.of Med.Systems. 19. 305-311 (1995)
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[Publications] MITSURU IKEDA: "Estimation of the Size of the Media Necessary to Construct a Modical Image Database" Comput.Biol.Med.6. 77-85 (1996)
