| 研究課題/領域番号 |
18K11532
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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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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
朱 欣 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (70448645)
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| 研究分担者 |
野呂 眞人 東邦大学, 医学部, 臨床教授 (10366495)
中村 啓二郎 東邦大学, 医学部, 助教 (20366181)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 心電図 / 深層学習 / 不整脈 / 心臓モデル / 人工知能 / シミュレーション / 敵対的生成ネットワーク / 心房細動 / 早期収縮 / 心臓シミュレーション / 自動解析 / 臨床有用性 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、２つの方法でシミュレーション心電図を合成し、心電図の自動判読アルゴリズムを開発しました。まず、心臓モデルを構築し、シミュレーション心電図を合成した。次に、臨床心電図データベースを利用し、敵対的生成ネットワークで類似する合成心電図を生成した。そして、Physionetの公開データベースも加え、深層ニューラルネットワークの学習・テスト用のデータベースを構築した。深層学習を用い、心電図からノイズの識別アルゴリズム、心房細動心電図波形の検出アルゴリズム、QT間隔の自動計測アルゴリズム、閉塞性睡眠時無呼吸の自動検出アルゴリズムを開発し、いずれも従来方法より高い性能を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、心臓モデル、対抗ニューラルネットワークを用い、深層ニューラルネットワークの学習・テスト用の心電図を合成し、より少ないデータで心電図自動解析アルゴリズムを開発できた。開発した心電図からノイズの識別アルゴリズム、心房細動心電図波形の検出アルゴリズム、QT間隔の自動計測アルゴリズム、閉塞性睡眠時無呼吸の自動検出アルゴリズムはいずれも高い臨床価値があり、心疾患の早期診断・治療に役立て、国民の健康増進、医療費の低減に貢献できると考えられる。
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