[2E1-GS-10] AIと応用：医療/臨床への応用Ⅲ

[2E1-GS-10-02] 一拍脈波特徴量を用いた血圧脈波のフェーズ推定法

〇佐々木 勇輝¹、内田 滋穂里¹、和田 洋貴¹、小泉 昌之¹、柳川 由紀子¹、中嶋 宏¹ (1. オムロン株式会社)

キーワード：深層学習、生体信号、機械学習、LSTM

現在、多くの血圧計がオシロメトリック法を用いて拡張期血圧と収縮期血圧を測定している。この手法は脈波の振幅の変化から簡便に血圧を測定できるが、体動等の影響で発生したノイズには弱いといった課題もある。近年、一拍ごとの形状特徴に基づき、ニューラルネットを用いて血圧を測定する新しい手法が提案されている。この手法では、各拍が拡張期前、拡張期と収縮期の間、収縮期後の3フェーズのうちどれに属するか推定する。このフェーズ推定に基づく手法はオシロメトリック法よりも多くの情報を用いて血圧を推定することができるが、実用的な精度には達していなかった。そこで本稿では、新たな特徴量の導入及びネットワーク構造の改良を行い、フェーズ推定に基づく手法の高精度化を行った。評価実験の結果から、提案手法が拡張期血圧と収縮期血圧の推定精度を向上させることが分かった。