2018 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, 大学院工学研究科, 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 |
H29年度は，既存の連鎖パタンマイニング手法に改良を加え（以下，改良法），そのプロトタイプ・プログラムを作成した．改良法により，出現区間に重複の無いパタン群からなる連鎖パタンの抽出が可能となり，さらに，頻出パタン抽出の高速化アルゴリズムの導入により計算時間の大幅な削減が実現された．H30年度は，改良法の心電図データへの適用へ向けた準備として，１）心電図データ前処理プログラムの作成，２）改良法の問題点の分析・改善および性能評価実験を実施した．以下にその概要を示す：
１）心電図データ前処理プログラムの作成
心電図データの前処理プログラムとして，メディアンフィルタを用いたノイズ除去プログラム，トレンド除去プログラムを作成した．また，心電図のビート波形（P, Q, R, S, T波）を切り出すためのプログラムを作成した．
２）改良法の問題点の分析・改善および性能評価実験
H29年度の改良法に実装された頻出パタン抽出の高速化アルゴリズムでは，ノイズを含む系列データを対象とした場合に，頻出パタン抽出精度が大きく減少することが予備実験により明らかとなった．そこで今年度は，このアルゴリズムに修正を加えることにより，よりノイズに頑健かつ高精度なパタン抽出法を開発した．ノイズを含む人工系列データを用いた抽出精度評価の結果，以前の高速化アルゴリズムでは全く抽出できなかった頻出パタンを100%に近い精度で抽出可能となり，さらに計算時間を同程度に抑えられることがわかった．また，新たに開発されたアルゴリズムを改良法に導入し，連鎖パタン抽出精度を調べた結果，適合率・再現率ともに大幅に向上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
H30年度の目標は，心電図データの前処理プログラムの作成および改良法の高精度化を行うことであった．プログラムはすでに作成され，性能評価実験においてもH29年度に作成したプロトタイプ・プログラムを大幅に超える性能を示すことが確認された．また，改良法を12誘導心電図のデータに適用し，抽出された連鎖パタンを目視で観察したところ，異なる誘導に跨る周期的な波形の連鎖を捉えられることが確認された．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 |
H31年度は，まず，健常者および心筋梗塞や不整脈などの心臓病患者の心電図データを，PhysioBankなどのオンライン公共データベースから取得する．続いて，H30年度に作成した改良法プログラムを，収集した心電図データに適用し，抽出精度および計算時間の観点から性能評価を行う．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捉えるのは難しい．そこで，心電図データにおける連鎖パタンすなわち複数誘導に跨って規則的に出現する正常波形領域を検出・マスキングすることで，異常波形領域を見つけるアプローチをとる．心臓病の種類の識別には，SVMやディープラーニングなどの機械学習アルゴリズムの利用を試みる．
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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．H31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
(5 results)
