[3L1-GS-10] AI application:

[3L1-GS-10-04] Detection of Atrial Fibrillation from ECGs using CNN

〇Shota Iwasaki¹, Hiroyuki Kitajima¹ (1. Kagawa University)

Keywords:Atrial fibrillation

心房細動は、心房内を伝播する電気信号の乱れによって生じる不整脈の一種である。心房細動自体は直ちに生命を脅かす症状ではないものの、脳梗塞などの重大な疾患の原因となり得る。そのため、初期段階である発作性心房細動の時点で早期に検出することが重要である。本研究では、発作性心房細動の検出モデル構築の基盤として、画像認識分野で広く用いられる畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）を適用し、心房細動の検出に関する検討を行った。具体的には、心電図画像、リカレンスプロット画像およびウェーブレット変換画像を入力データとして使用した場合の性能を比較した。解析には層化5分割交差検証を行った。その結果、心電図画像、リカレンスプロット画像、およびウェーブレット変換画像を入力とした場合の精度はそれぞれ87.9±2.5, 93.0±1.8, 89.6±1.6 を記録した。これにより、心房細動の検出においては、心電図画像そのものを直接入力とするよりも、リカレンスプロット画像を入力とする方が精度向上に寄与することが示唆された。