[4L1-GS-10] AI応用：医療・ヘルスケア

[4L1-GS-10-02] 脈波を用いた脳動脈閉塞の推定：閉塞有無分類のためのオートエンコーダの選定

〇大園 健史¹、藤澤 璃子¹、大崎 美穂¹、白浜 公章¹、松川 真美 ¹、小林 恭代²、斎藤 こずえ²、山上 宏³ (1. 同志社大学、2. 奈良県立医科大学、3. 国立病院機構)

キーワード：脳動脈閉塞、脈波、オートエンコーダ

脳動脈閉塞は死や重篤な後遺症を引き起こす恐れがあり，発症後の速やかな診断治療が予後を決定付ける．この問題解決に向け，我々は救急医療現場で使用可能な閉塞診断支援システムを開発してきた．本システムは脈波測定装置と閉塞推定手法から成り，脈波に含まれる閉塞からの反射を手がかりとして閉塞の有無を推定する．閉塞推定では特徴量の定義の困難さと閉塞あり事例の不足が問題となる．本研究では，特徴量の自動抽出と閉塞なし事例のみによる分類が可能な閉塞推定手法を提案する．本手法ではオートエンコーダ (AE)により脈波を自己再生し，自己再生性能の閾値処理により閉塞有無を判別する．AEには様々な選択肢が考えられるため，代表的なモデルであるMLP型，RNN型(RNN，LSTM，GRU)，CNN型を比較する実験を行い，適するものを選定する．その結果，全AEについて提案手法の正解率，適合率と再現率を統合したF値はともに，ランダム分類や全陽性分類の値を超えた．中でもGRU とCNN が比較的高性能であった．ゆえに，AEによる教師なし分類に基づく閉塞推定手法が有効であることと，GRU AEとCNN AEが適することが示された．