研究課題
画像中の対象領域の自動抽出アルゴリズムを構築し、濃淡値や大きさなど医療画像特有の特徴量を自動抽出するシステムを構築した。抽出したデータを格納するデータウェアハウスを現在運用中である。これにより、情報システム中に蓄積されている画像データに対し、定量的な解析・分類が可能となった。この自動抽出アルゴリズムに関して、投稿準備中である。血液ガス検査による分類を高速に行うため、ファジィ推論による評価アルゴリズムの構築を行った。さらに、血液ガス検査だけでなく、その他の血液検査データを組み合わせることにより、詳しいデータ評価を行うことが可能となった。このアルゴリズムの結果を用いることで、電子カルテ上に記載されていない病名についての解析や記載されている病名の妥当性評価が可能となった。この成果について、国際会議WAC2010において報告を行った。電子カルテ上に蓄積されているテキストデータを分類に利用するため、蓄積されている退院サマリに対するテキストマイニング処理による分類アルゴリズムを構築した。これにより、キーワードとなる術式名、処置名による患者の分類が可能となった。さらに、検体検査データによる分類を行う際に用いる項目の一つとして、治療イベントがこのアルゴリズムによって、収集可能となった。この成果について、国際会議SCIS&ISIS2010において発表を行った。現在、他大学とのテキストマイニングデータの検証を行っている。これらの研究成果によって、電子カルテ上に蓄積されている数値データ以外のデータについても数値データとともに時系列解析が可能となった。
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International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences
巻: Vol.16, NO.2 ページ: 13-20
