2023 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on Development of a Blood Pressure Risk Hazard Scoring System Based on Time-Series Data and Lifestyle Habits Information
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21K11995
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
高橋 雅和 山口大学, 大学院技術経営研究科, 准教授 (20621105)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 弱学習 / パターン識別 / 医療情報 / 高血圧症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，血圧昇降圧に対して効率的なクラスタリングアルゴリズムの開発である．血圧の事前知識生成を目途にして次の三つの管理点を設定して研究を行った．
１)データ正規化，２）関連研究文献・先行研究調査，３）研究成果投稿の三点である．
１）まず，血圧測定データの収集を行った．具体的には，就寝前，就寝中，起床後の定時血圧計測，睡眠と起床の明確に識別された七日間の血圧測定データと，睡眠自己評価のデータである．さらに，血圧測定データと睡眠自己評価に対して欠損値補完処理を行った．欠損値補完処理は，血圧測定値に対しては，測定忘れや就寝の妨げになるなどの理由により連続データとして血圧測定値が得られなかったためである．睡眠自己評価に対しては，回答忘れなどの事由により背景情報として不完全なデータとなったためである．それぞれのデータ群に対して欠損値補完処理を行った．これらのデータをもとにして，候補アルゴリズムの選定を目的として基本統計量算出などの解析を行った．
２）次に，関連研究文献と先行研究の調査を実施した．対象は，ａ）循環器内科学分野とｂ）知能情報学分野である．ａ）循環器内科学分野では，自律神経に関する事項とこれまで大規模に実施されてきたコホート調査に注力した．ｂ）知能情報学分野に関しては，候補アルゴリズムと，その適用事例を横断的に調査した．弱学習分野に絞って調査をすすめた．特徴選択のために，ⅰ) 傾向分析，ⅱ) 傾向判別，ⅲ) 傾向評価を繰り返し汎化性能を高めた．パターン識別には弱学習器を採用した．学習器候補をランダムフォレストとした．
就寝状態を正確に把握した環境下での血圧昇降圧推移同定とそのクラスタリングを行った．
３）最後に，今年度の研究成果を投稿した．
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[Journal Article] Significant Correlates of Nocturnal Hypertension in Patients With Hypertension Who Are Treated With Antihypertensive Drugs2023
Author(s)
Maruhashi Tatsuya,Kinoshita Yoshihiko,Ozono Ryoji,Nakamaru Mitsuaki,Ninomiya Masanori,Oiwa Jiro,Kawagoe Takuji,Yoshida Osamu,Matsumoto Toshiyuki,Fukunaga Yasuo,Sumii Kotaro,Ueda Hironori,Shiode Nobuo,Takahari Kosuke,Hayashi Yasuhiko,Ono Yujiro,Nakano Yukiko,Takahashi Masakazu,Kihara Yasuki,Higashi Yukihito
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Journal Title
American Journal of Hypertension
Volume: 36
Pages: 287～296
DOI
Peer Reviewed
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