| 研究課題/領域番号 |
20K04555
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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21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 東京都市大学 |
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研究代表者 |
大屋 英稔 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (30361835)
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| 研究分担者 |
中野 和司 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 名誉教授 (90136531)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 除細動適用成否予測システム / 自己心拍再開 / 心室細動再発 / 電気的除細動 / 特徴量抽出 / ウェーブレット解析 / 機械学習手法 / 心電図波形解析 / 除細動成否予測システム / ウェーブレット変換 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題の目的は，申請者らが進めてきた心肺停止患者の心電図波形解析に基づく除細動適用成否予測システムの構築（基盤研究（Ｃ），17K06505）における成果の検証にある。すなわち，心肺停止患者の心電図波形の状態遷移と電気的除細動適用後の自己心拍再開や心室細動再発などとの関連性をより詳細に検討し，提案するシステムの実用化に向けた検証，および高精度化を図ることが本研究課題の大きな目的であり，予測システムの検証，および改良が十分になされれば，電気的除細動や心肺蘇生，薬物投与など，医療従事者に処置選択の補助材料を提供し，患者の蘇生率向上に大きく寄与することが出来るという点で非常に意義のあるものである。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題の目的は，心肺停止患者の心電図波形解析に基づく除細動適用成否予測システム（基盤研究（Ｃ），17K06505）の実用化に向けた検証を行うことである．そのため，まず種々の心電図波形データをウェーブレット解析し，自己心拍再開例や心室細動再発例などを特徴づけるパラメータ（特徴量）を抽出するとともに，これらの特徴量に対し，どの特徴量が予測に効果的であるのかを解析し，寄与率の高い特徴量を用いた場合には従来に比較して10％以上の精度向上を確認した．なお，得られた成果の一部については，国内学会，および国際会議で発表し，2023年度にも権威ある国際会議，および国際的なジャーナル論文に投稿予定である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題は，「心電図波形解析に基づく除細動適用成否予測システムの構築（基盤研究（Ｃ），17K06505）」で開発を進めてきた予測システムの実用化に向けた検証を主目的としている．提案する予測システムは，心停止患者の心電図波形を解析することによって電気的除細動の成否を予測する機能を有するという従来にない学術的な側面のみでなく実用面においても独創的なものあり，提案する予測システムの実用化に向けた検証，および改良が十分になされれば，電気的除細動や心肺蘇生，薬物投与など，医療従事者に処置選択の補助材料を提供し心肺停止患者の蘇生率向上に大きく寄与することが出来るという大きな意義のあるものである．
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