| 研究課題/領域番号 |
18K11532
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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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| キーワード | 心電図 / 深層学習 / シミュレーション / 敵対的生成ネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
１．心電図信号の自動生成アルゴリズムの作成：敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、long short term memoryなどのニューラルネットワークを用い、心電図ノイズの自動生成アルゴリズムと自動検出アルゴリズムを開発し、少ない心電図データを利用しても、従来方法より心電図ノイズの検出正確度を大幅に高めました。三つのオーペンデータベースの検証で、特異度は96.7%、94.8%、92.9%となり、感度は95.5%、99.1%、92.3%となり、正確度は96.3%、96.2%、92.3%となります。研究成果は国内学会の第39回日本ホルター・ノンイベシブ心電学研究会にて報告し、国際学術雑誌のJournal of Electrocardiologyへ投稿しました。
２．心臓モデルに関する研究：心房細動モデルの構築を中心に、研究を行っています。特に、イオンチャンネルを細胞モデルに入れ込み、新たな心臓モデルを構築しました。心房細動のメカニズムに基づき、心房細動のシミュレーションを実施する予定です。更に、シミュレーションを実施するため、GPUを用いた並列計算アルゴリズムを開発を行っている。
３．医療機構に倫理審査を提出し、約2000人のホルター心電図、700人以上の心不全患者の心電図を得ました。心電図生成アルゴリズム、心電図自動解析アルゴリズムの開発を始め、より正確度が高い心電図自動解析システムの実現に進んでいます。なお、深層ニューラルネットワーク計算量を低減する方法も確認できました。心電図の快速解読はできるようになります。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
臨床データを使用するため、倫理審査許可に時間がかかりました。現在は既に約2000人のホルター心電図データを得られ、研究を加速させる予定です。
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| 今後の研究の推進方策 |
１．心房細動検出をはじめ、心電図自動解読アルゴリズムの学習、検証を行います。
２．心臓モデルの並列処理アルゴリズムを開発し、短時間で心電図を生成アルゴリズムを実現する予定です。
３．学会発表、ジャーナル論文発表を行い、社会へ発信します。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2020年年始に発生したコロナウイルス流行により、学会中止、病院のお仕事が急に増えたため、次年度使用額が生じました。今年度中に、研究費をすべて使用する予定です。
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