2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[4M1-GS-10] AI応用:医療

2022年6月17日(金) 10:00 〜 11:40 M会場 (Room B-2)

座長:石畠 正和(NTT)[現地]

10:20 〜 10:40

[4M1-GS-10-02] 脈波を用いた脳動脈閉塞の推定:L1正則化による動的特徴量の選択

〇山田 紘丘1、田儀 樹1、大崎 美穂1、嶋田 啄真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. 国立病院機構大阪医療センター)

キーワード:脳動脈閉塞の推定、脈波、L1正則化

脳動脈閉塞は深刻な後遺症や死亡の主要な原因の1つである.救急現場で閉塞の有無を推定し,適切な病院に搬送することが望まれる.救急車で使用可な脳動脈閉塞推定システムの確立を目指し,我々はこれまでに,圧電センサによる脈波計測装置を開発した.本研究では脈波から動的特徴量を抽出し,L1正則化分類器を適用して閉塞推定を試みた.特徴量としては,生物医学的・物理的な知識に基づき,閉塞による反射波を考慮した5種類を抽出した.分類器には入力層にL1正則化を組み込んだ多層パーセプトロンを用い,閉塞推定と変数選択を同時に行った.推定性能は入れ子交差検証により見積もった.その結果,推定性能は条件によるが約80[%]となり,チャンスレベル53[%]よりもかなり高かった.また,L1正則化で得た重みに基づいて特に重要な特徴量も同定できた.

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