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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-15 13:30
[ポスター講演]てんかん性脳波異常区間のディープニューラルネットワークを用いた検出法
庄司拓句東京農工大)・吉田 登順天堂大)・福森航輔田中聡久東京農工大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) てんかんは,世界で5000万人以上の患者がいるとされる慢性の脳疾患である.その診断において頭皮脳波は重要な診断材料であり,専門医はてんかん診断の際,脳波を目視で判読する.しかし判読技術を持つ専門医は不足している.判読には多大な時間と労力を要することから,専門医にかかる負担は非常に大きい.そこで,脳波を自動判読し,てんかん性の異常脳波を検出する診断支援技術が求められている.本稿では,脳波に現れるてんかん性異常区間を機械学習を用いて検出する方法を提案する.識別モデルには,1次元CNNを用いた1D-CNN モデル,1D-CNN モデルにGRU を組み合わせた1D-CNN+RNN モデルを構築した.小児・若年性欠神てんかん患者の頭皮脳波 8 症例を用いて学習・テストを実施し,AUC,F 値で識別性能を評価した結果,8 症例全てにおいて提案モデルは,古典的手法であるロジスティック回帰,SVM の識別性能を上回った.この結果より,ニューラルネットワークを用いた特徴抽出は,脳波の異常区間識別において有効であることがわかった. 
(英)
キーワード (和) てんかん / 脳波 / 畳み込みニューラルネットワーク / 再帰型ニューラルネットワーク / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 496, SIP2018-142, pp. 217-222, 2019年3月.
資料番号 SIP2018-142 
発行日 2019-03-07 (EA, SIP, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 EA SIP SP  
開催期間 2019-03-14 - 2019-03-15 
開催地(和) アイランド ナガサキ(長崎市) 
開催地(英) i+Land nagasaki (Nagasaki-shi) 
テーマ(和) 応用/電気音響,信号処理,音声,一般 
テーマ(英) Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, Speech, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2019-03-EA-SIP-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) てんかん性脳波異常区間のディープニューラルネットワークを用いた検出法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) てんかん /  
キーワード(2)(和/英) 脳波 /  
キーワード(3)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク /  
キーワード(4)(和/英) 再帰型ニューラルネットワーク /  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 庄司 拓句 / / ショウジ タク
第1著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 登 / / ヨシダ ノボル
第2著者 所属(和/英) 順天堂大学 医学部附属練馬病院 (略称: 順天堂大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 福森 航輔 / / フクモリ コウスケ
第3著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 聡久 / / タナカ トシヒサ
第4著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
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講演者
発表日時 2019-03-15 13:30:00 
発表時間 90 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-EA2018-136,IEICE-SIP2018-142,IEICE-SP2018-98 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.495(EA), no.496(SIP), no.497(SP) 
ページ範囲 pp.217-222 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EA-2019-03-07,IEICE-SIP-2019-03-07,IEICE-SP-2019-03-07 


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