2017 Fiscal Year Research-status Report
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17K00373
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| Research Institution | Muroran Institute of Technology |
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Principal Investigator |
岡田 吉史 室蘭工業大学, 工学研究科, 准教授 (00443177)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 心電図 / 連鎖パタン / 異常検出 / 系列パタンマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，連鎖パタンマイニングに基づく新しい心電図異常検出法を開発することである．連鎖パタンマイニングは，異なる系列間の関連パタン群（連鎖パタン）を抽出する方法であり，これを用いることで心電図における複数誘導間の異常の関連性を自動検出できると期待している．本研究の目的の達成に向け，H29年度は，１）既存の連鎖パタンマイニング手法の改良と２）その性能評価実験を実施した．
１）連鎖パタンマイニング手法の改良： 既存法では，「連鎖パタンを構成するパタンは，少なくとも１つ以上の他のパタンと出現区間が重複していなければならない」という制約が存在していた．これは，心電図のような実際の時系列データに適用する際に，連鎖パタンの検出能力を低下させる原因となっていた．今年度は，異なる系列のパタン間で，出現区間の重複はなくとも，同時刻帯に出現し，かつ，因果関係が認められるならば，それらを連鎖パタンとして抽出する手法を考案した．また，既存法では，各系列からの頻出パタン抽出が大部分の計算時間を占めることが判明したため，これを高速化するアルゴリズムを考案した．
２）性能評価実験： 本実験は，ランダムな時系列データに連鎖パタンを埋め込んだ人工データを用いて実施された．まず，既存法の制約（上記）を排除した改良法について，適合率と再現率を用いて連鎖パタンの抽出精度を評価した結果，出現区間に重複が無くとも同時刻帯に現れる連鎖パタンを適切に抽出できることが示された．次に，高速化された頻出パタン抽出アルゴリズム（上記）について，適合率と再現率を用いた抽出精度の評価および計算時間の評価を行った．結果，本アルゴリズムは，既存法で用いられたアルゴリズムと比較して，抽出精度を下げずに計算時間を大幅に減少できることが示された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
H29年度の目標は，出現区間の重複に関する制約を排除した連鎖パタン抽出アルゴリズムの考案とその性能評価までを行うことであった．プロトタイプとしてのプログラムはすでに作成され，性能評価実験においても考案したアルゴリズムが適切に機能することが確認された．また，当初想定されていなかった頻出パタン抽出の計算コストの問題についても回避できる見込みが立った．以上より，本申請の現在の達成度は，おおむね順調であると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
心電図データは，ノイズや揺らぎを含む時系列信号である．H30年度はまず，ノイズ除去，トレンド除去など，データ前処理プログラムの作成から着手する．続いて，単一系列の心電図データを対象として，そこから異常検出を行う手法の考案およびプログラム作成を行う．心電図における異常は同一の疾患であっても個人間でその形状が多かれ少なかれ異なるため，異常波形自体の時系列的特徴を学習するのは難しい．そこで，正常波形の特徴を学習することで，それと逸脱する異常なシグナルを検出するアプローチをとることを予定している．実験として，考案手法を心疾患に関する心電図データに適用し，異常波形を適切に抽出できるかどうかの評価を行う．
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| Causes of Carryover |
次年度使用額は，連鎖パタンマイニングの改良法に関する論文の準備が，次年度までずれ込んだため生じたものである．H30年度は，次年度繰り越し額と当該年度の助成金を併せて，上述の論文に関わる費用（英文校正費，論文掲載費など）に充当する予定である．
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Research Products
(3 results)
