| 研究課題/領域番号 |
20K04999
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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25020:安全工学関連
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| 研究機関 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
岡田 吉史 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (00443177)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 心電図 / 心疾患 / 識別モデル / 畳み込みオートエンコーダー / 畳み込みニューラルネットワーク / サポートベクトルマシン / ビート / 畳み込みオートエンコーダ / k-NN法 / 識別 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
心電図検査は、循環器科に限らず様々な医療現場で行われており、心電図を利用する人間が必ずしも専門の医療従事者とは限らない。本研究の目的は、心電図の専門家・非専門家にかかわらず、迅速かつ適切な心電図診断をサポートするため、多種類の心疾患から疑わしい心疾患を高精度で自動推定するシステムを開発することである。本研究課題では、以前申請者らが開発した畳み込みオートエンコーダに基づく心疾患識別モデルをコア技術として心疾患の自動識別システムを構築し、様々な心疾患の心電図データに適用することでその有用性を明らかにしていく。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、心電図データを用いて疑わしい心疾患の特定を可能にするシステムを開発することであった。本研究では、14種類の心疾患を「ビート（拍動）が観測される心疾患」と「ビートが不明瞭な心疾患」の2つのケースに分類し、それぞれのケースについて識別モデルを構築した。テスト用の心電図データを用いてモデルの性能を評価する実験を行った結果、すべての心疾患において既存研究を大きく上回る識別精度を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存研究では、限定された心疾患の識別（例えば、心筋梗塞か否かの識別）に焦点が当てられていた。一方、本研究は多種類の心疾患を対象とした識別を可能にした点で既存研究と比較して優位性を有している。本研究で開発した技術は、医療現場のスタッフが心電図を用いて疑わしい心疾患を迅速に特定するための有効な支援ツールとなりえる。
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