[4L1-GS-10] AI応用：医療・ヘルスケア

[4L1-GS-10-03] 累積ガウス関数を用いた心電図逆問題解析による予兆検知の試み

塚田 信吾²、〇塩澤 暁広¹、岩崎 雄樹³、塚田 弥生³、大場 拓慈¹ (1. NTTデータ数理システム、2. 日本電信電話、3. 日本医科大学)

キーワード：心電図、テンソル心電図、逆問題、再分極相

近年、心電図(ECG)データに対する解析が多く行われているが、その多くはニューラルネットワークを利用している。しかしながら、ニューラルネットワークでは分類・異常検知を行うことは得意としているが、医学的な原因を探ることが難しい。本研究では、ECGを累積ガウス関数の重ね合わせによって表現する方法「テンソル心電図」を採用する。これにより、ECGの時間的変化をFiitingパラメータとして表現可能になり、結果として心電図のわずかな変化、特に再分極相の変化を数値化・可視化することが可能になる。今回、この手法を実際にECGへ適用し、異常発生の前兆等が捉えられるかの初期的検証を行った。その結果、異常発生の前にFiitingパラメータの振動的な変化等が観察され、異常の予測可能性が示唆された。