| Research Abstract |
本研究課題では,心室細動のみでなく,心室頻拍などについても高精度で識別できるシステムの構築を目的とし,(1)心電図波形データの記録・収集とウェーブレット解析に基づく特徴抽出,(2)高精度識別システムの構築と検証,(3)心電図波形の状態遷移と患者(生体)の状態との関連性と評価方法の検討といった3点に絞って研究を進めている.本年度の研究の主体は,3ヵ年計画の第二段階である心電図波形の識別アルゴリズムの構築作業にあり,ウェーブレット変換に基づく心電図浪形解析や心電図波形データの収集・分類作業を含め,予定していた作業をすべて完了した.具体的な内容は,以下のとおり.
(1)心電図波形データの収集,および分類
本研究課題では,昨年度に収集した心電図波形データにウェーブレット変換を適用し,時間周波数解析を行った.本年度は,解析結果に基づいて心電図波形の識別アルゴリズムを構築した.構築した識別アルゴリズムにより,正常洞調律,心室細動,心室頻拍については,高い精度で識別することが可能となった.一方,心電図波形の状態が遷移する場合,あるいは自己心拍再開例などについては,今後検討する必要がある.また,現状のAEDにおいても識別ができてない2.0[Hz]以下にピーク周演数をもつ心室頻拍の症例がいくつかあることが明らかとなり,このような症例についての対策,さらには識別精度向上や高速化のためのカスタマイズも今後行う予定である.
(2)ウェーブレット変換に基づく心電図波形解析,および心電図波形データの収集・分類
杏林大学医学部付属病院高度救命救急センターでは,新たなデータが逐次集積されるため,前年度に引き続き,波形データの収集・分類を行うとともに得られた心電図波形データを解析し,特徴を整理した.
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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
本研究課題では,心電図波形の高精度システムの構築を目的とし,(1)心電図波形データの記録・収集とウェーブレット解析に基づく特徴抽出,(2)高精度識別システムの構築と検証,(3)心電図波形の状態遷移と患者(生体)の状態との関連性と評価方法の検討といった3段階からなり,本年度の主体は,第二段階にあたる心電図波形識別アルゴリズムの構築にある.本年度は,前年度からの解析作業によって得られた結果に基づき,波形識別アルゴリズムの構築・検証を実施しており,次年度には,当初予定している作業を実施することができると考える.
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は,ウェーブレット変換に基づく心電図波形の解析結果に基づき,心電図波形識別アルゴリズムを構築した.次年度は,識別精度向上や高速化のためのカスタマイズを行うなど,次の2点に焦点をあてて研究を推進する
(1)心電図波形識別アルゴリズムのカスタマイズ
現状で識別が困難とされる重症不整脈やノイズを伴う心電図波形などを含め,より高精度,かつ短時間で識別ができるシステムを構築する.また,データベース構築についても検討する,
(2)心電図波形の状態遷移と患者(生体)の状態との関連性と評価方法の検討
心停止患者における自己心拍再開例のように,心電図波形の状態に遷移がみられる場合について詳細に調査し,心電図波形の状態遷移と患者の状態との関連について検討する.
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