1990 Fiscal Year Annual Research Report
オ-ジオグラムの自動診断機能を持つ人工知能指向型デ-タベ-スの開発
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63570824
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| Research Institution | School of Medicine, Tokai University |
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Principal Investigator |
田久 浩志 東海大学, 医学部, 講師 (00188129)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 仁郎 産業医科大学, 助手 (00193590)
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| Keywords | オ-ジオグラム / デ-タベ-ス / 構文解析 / MUMPS |
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| Research Abstract |
今回、我々は医師の視覚情報からの判断に頼っていたオ-ジオグラムの分類をパタ-ン認識に用いられている構文解析の手法を用いて聴力型自動診断を行う事を試み、本年度は実際のデ-タをシステムに投入し次の結果を得た。
1)医師による判断と本システムの判断を比較検討し、粗いレベルでのスクリ-ニングとしての機能は可能である事を確認し、実用化への手がかりが得られた。
2)聴覚型を気導ー骨導差とともに分類を行うように円滑に動作する事を確認した。
3)100件のデ-タを投入し、その分析速度は0.58秒/件であり実際のスクリ-ニングに充分であることを確認した。
本システムを実際のオ-ジオグラムデ-タについて応用し、医師の判断能力と比較検討したが、両者に運用上の大きな差は見られなかった。医師の判別能力はその医師の経験や主観により聴力型に対する概念が微妙に異なり、医師判別のサンプルデ-タの中には不適切な判断例も含まれている事実を考慮すれば、我々の提唱した手法はほぼ満足できるものと思われた。本手法が、従来の手法と異なる点は、「どの文字列はどの聴力型」という決定法をとるため、より柔軟な聴力型の検出が可能となる点である。そのため、より医師の聴力型判定に近い分類が可能となると考えられる。今後、分類不能なパタ-ンが出現した場合、医師が新規にそのパタ-ンを分類して辞書に登録する機能を追加すれば、次第に分類パタ-ンの文字列の辞書が充実され、分類効率も向上してくると考えられる。
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