| 大会名称 |
|---|
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| N-1 |
| セッション名 |
| 非線形問題 |
| 講演日 |
| 2018/3/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| ５号館 2Ｆ 5203セミナー室 |
| 講演番号 |
| N-1-25 |
| タイトル |
| CNNを用いた心拍データの異常検出 |
| 著者名 |
| ◎尾越和人, 北島博之, |
| キーワード |
| 機械学習, 畳み込みニューラルネットワーク, リカレンスプロット, 異常検出 |
| 抄録 |
| 生存率が低いとされている心原生脳梗塞は，不整脈の一種である心房細動が原因で起こる．危険度の高い不整脈の発見が遅くなると死亡のリスクが高まるため，不整脈検出のための心電図検査では，正確な異常検出が求められている．本研究では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いてヒトの心拍状態の判別を目指す．人の心拍データはMIT-BIH不整脈データベースから取得した正常時と心房細動時のデータを用いた．CNNの入力画像を作成するために，心拍データに対してリカレンスプロットを用いた．また，CNNの層の数を変化させ，各層にドロップアウト層を配置して，正解率の向上を試みた． |
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