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2006 年度 実績報告書

核医学画像と人工ニューラルネットによる外科手術における周術期心事故の発生確率予測

研究課題

研究課題/領域番号 18790912
研究機関慶應義塾大学

研究代表者

白 景明  慶應義塾大学, 医学部, 助手 (40407119)

キーワード人工ニューラルネットワーク / 非心臓外科手術 / 周術期心事故 / 核医学 / 心筋血流SPECT / 心電図同期 / リスクファクタ
研究概要

1.データベースの構築
平成18年度において、臨床データの収集、カルテを用いての臨床背景因子ならびに心事故の調査、心筋血流SPECTの所見の評価はほぼ終了し、データベースとして整理、構築した。予測因子として使用するものの候補として22項目を検討することになった。目的変量は全心事故とhard eventの2項目である。
2.データ解析
上記のデータベースを使用し、予備実験としてincremental stepwise法による線形回帰を試みた。その結果、全心事故の予測因子は、心筋壁運動異常、心不全の既往、手術危険度、年齢であり、hard eventの予測因子は、心筋壁運動異常、心不全の既往、手術危険度、心電図でのQ波、安静時心筋血流、血行再建術の既往であった。それぞれの評価におけるROC曲線下面積は0.748と0.864であった。次にこの結果を改良するために、主成分分析を行って各特徴量を直交化させて線形回帰を行ったが、判別に改善は見られなかった。
そこで、back-propagation neural network(BPNP)を用いて予測を行う方法を検討した。汎用性を高めるために非線形性が得られ、かつ単純な構成である中間ニューロン2個のネットワークで実験を行った。BPNPではsigmoid kernelを使用し、学習係数は0.01、学習回数は100回とした。しかしながら高いfittingは得られなかった。
主成分分析を導入しても結果が好転しない理由として、データが多価関数になっていることが考えられた(入力が同一でも結果が異なっている状態)。そこで、平成19年度においては、非線形モデルについて各種パラメータの設定や回帰モデルに用いるパラメータの見直しなどをさらに詳しく検討し、support vector machineの利用も視野に入れてさらなる予測の改善を試みる予定である。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2007

すべて 雑誌論文 (3件)

  • [雑誌論文] Influence of ageing on perioperative cardiac risk in non-cardiac surgery2007

    • 著者名/発表者名
      J Bai, J Hashimoto, T Nakahara, T Suzuki, A Kubo
    • 雑誌名

      Age and Ageing 36(1)

      ページ: 68-72

  • [雑誌論文] Effect of scatter and attenuation correction in ROI analysis of brain perfusion scintigraphy-phantom experiment and clinical study with unilateral cerebrovascular disease2007

    • 著者名/発表者名
      J Bai, J Hashimoto, K Ogawa, A Kubo, A Fukunaga, S Onozuka
    • 雑誌名

      Nuklearmedizin 46(In press)

  • [雑誌論文] Scatter correction based on an artificial neural network for ^<99m>Tc and ^<123>I dual-isotope SPECT in myocardial and brain imaging2007

    • 著者名/発表者名
      J Bai, J Hashimoto, K Ogawa, T Nakahara, T Suzuki, A Kubo
    • 雑誌名

      Annals of Nuclear Medicine 21(1)

      ページ: 25-32

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公開日: 2008-05-08   更新日: 2016-04-21  

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