| 研究課題/領域番号 |
17K00400
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
森田 啓義 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (80166420)
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| 研究分担者 |
太田 隆博 長野県工科短期大学校, 情報技術科, 教授 (60579001)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 心電図 / 不整脈 / 反辞書 / 極小禁止語 / 反辞書状態遷移確率モデル / 異常データ検出 / 心室性期外収縮 / 状態遷移確率モデル / PVC / ECG / 有限状態確率モデル / 量子化モデル / 瞬時圧縮率 / 健康情報 / 生体信号 / 異常波形検出 / 反辞書確率モデル |
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| 研究成果の概要 |
人体表面接着型小型無線センサを用いた心電図常時モニタリングシステムの構築ならびに日常生活で自覚症状がなく突発的に発生する不整脈(隠れ不整脈)検知のために，メモリ量が制限された小型通信端末に反辞書確率モデルを用いた符号化法を提案し実装した．提案モデルはデータ系列に出現しないパターンを効率よく登録した反辞書データベースを基に構築されており，観測波形にほとんど出現しない不整脈の検知に適している．研究成果としては，1)システムの実装と評価，2)検知対象となる不整脈タイプの増加，3)小型無線センサと中継ルータにおける通信信頼度向上， 4)検知システムの基礎となる反辞書確率モデルの性能向上，が挙げられる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果は，これまでデータ圧縮の観点から研究が進められてきた反辞書符号化法において中心的な役割を果たす反辞書確確率モデルを適切に用いれば，心電図データに突発的に発生する不整脈(隠れ不整脈)の検知に有効であることを実証したことと，同時に，心電図データの差分化・量子化を行うことにより検知システムをスマフォ端末への実装を可能にした点にある．心電センサとスマフォ端末間のネットワーク通信や検知能力には改善の余地が残されているものの，それらの改良がさらに進めば，日常生活を送る中で心疾患の早期発見に役立ち，利用者のOoL向上に寄与するものと期待される．
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