研究課題
基盤研究(C)
既存の心電図を用いた心疾患識別モデルは特定の心疾患のみに限定されており、多種類の心疾患を識別できるものではなかった。また、これらの既存モデルは、研究室に設置された高性能計算機で開発されており、医療現場で使用される小規模デバイスへの実装や利用を想定されたものではなかった。本研究では、上記の問題を解決し、単一かつ軽量な深層学習モデルで多種類の心疾患を高精度で自動識別する手法を開発する。このモデルは、以前申請者らが提案した畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく手法をコア技術として開発され、最先端のモデル圧縮技術により軽量化が図られる。
