[1M4-GS-13] AI応用: 人と検知

[1M4-GS-13-01] シンクロスクイージングウェーブレット変換とRUSBoostの融合による睡眠紡錘波検出アルゴリズムの開発

〇藤原 幸一¹、木下 貴文²、角 幸頼³、松尾 雅博³、小川 景子⁴、加納 学²、角谷 寛³ (1. 名古屋大学、2. 京都大学、3. 滋賀医科大学、4. 広島大学)

キーワード：脳波解析、スピンドル検出、ウェーブレットシンクロスクイズド変換、ランダムアンダーサンプリングブースティング、睡眠医学

睡眠紡錘波（スピンドル）は，睡眠医学における重要な脳波（EEG）波形であるが，目視でスピンドルを検出することは専門技師でも労力を要するため，自動化が求められている．これまでスピンドル波形との類似度によるテンプレートマッチングや，機械学習を用いた手法が提案されている．前者は個人ごとに類似度の閾値を調整する必要があり，後者はEEGデータ全体と比較しスピンドルが少ないため，学習データが不均衡となる．そこで本研究では，ウェーブレットシンクロスクイズド変換（SST）とRUSBoostを組み合わせたスピンドル検出方法を提案する．SSTはスピンドル波形の特徴を抽出するのに適した時間周波数解析手法で，RUSBoostは不均衡データに対処するための機械学習手法である．提案するSST-RUSは，RUSBoostによって不均衡データの問題に対応でき，識別に弱分類器の多数決を使用するため閾値調整が必要ない．提案法をオーブンデータを用いて検証したところ，感度77.8%，陽性的中率73.5%を達成した．提案するSST-RUSは技師の目視によるスピンドル検出の負担を軽減できる可能性がある．