| 講演名 | 2019-11-08 Lead Field Matrixを用いた心電波源位置推定へのアンサンブル学習の適用 中根 辰仁(名工大), 伊藤 孝弘(名工大), 平田 晃正(名工大), |
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| 抄録(和) | 臨床現場において，12誘導心電図は心疾患の早期発見の役割を果たす重要なツールとして術前診断や治療箇所の推定に利用されている．しかしながら，12誘導心電図の観測情報は9つと限られる上，人体の不均質性により観測電位の単純なモデル化が困難であるため，波源推定問題において大きな推定誤差が発生する要因となる．本稿では，12誘導心電図を用いた心電波源推定に対して，リードフィールド行列を用いた心電波源推定にアンサンブル学習を適用させることで推定精度を高精度化する手法を提案する．計算量の問題から全解析が困難である順問題に対して，アンサンブル学習によって波源推定の汎化性能を改善することで，不均質モデルにおける推定精度の向上を試みた．計算機シミュレーションの結果，リードフィールド行列単体では推定誤差が9.3 mmであったのに対し，アンサンブル学習を適用した場合は6.7 mmであり，提案手法の有効性を示した． |
| 抄録(英) | An 12-lead electrocardiogram (ECG) were invented more than 100 years ago, and they are still used as an essential tool to detect early heart disease. However, the number of electrodes in a 12-lead ECG is limited to nine, and it is not easy to simply model the electric potential due to the inhomogeneity of the human body, which causes a large estimation error on source localization problems. In this paper, we propose a method to improve the estimation accuracy by applying ensemble learning to the lead field matrix (LFM)-based localization method for cardiac source estimation using 12-lead ECG. The LFM was constructed by solving a forward problem based on the scalar-potential finite-difference method, and the cardiac source was localized by the matching pursuit method by LFM as the estimation algorithm. As a result, the estimation error for a single lead field matrix is 9.3 mm, and the method that applied ensemble learning is 6.7 mm, demonstrating the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | 心電図 / Scalar-potential finite-difference (SPFD)法 / リードフィールド行列 / Matching pursuit法 / アンサンブル学習 |
| キーワード(英) | Electrocardiogram (ECG) / Scalar-potential finite-difference (SPFD) method / Lead field matrix / Matching pursuit / Ensemble learning |
| 資料番号 | EMT2019-69 |
| 発行日 | 2019-10-31 (EMT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMT / IEE-EMT |
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| 開催期間 | 2019/11/7(から3日開催) |
| 開催地（和） | ホテル春慶屋 |
| 開催地（英） | Hotel Syunkeiya |
| テーマ（和） | 電磁界理論一般 |
| テーマ（英） | Electromagnetic Theory, etc. |
| 委員長氏名（和） | 平山 浩一(北見工大) / 後藤 啓次(防衛大) |
| 委員長氏名（英） | Koichi Hirayama(Kitami Inst. of Tech.) / Keiji Goto(National Defense Academy) |
| 副委員長氏名（和） | 出口 博之(同志社大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Deguchi(Doshisha Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 渡辺 仰基(福岡工大) / 鈴木 敬久(首都大東京) / 阪本 卓也(京大) / 黒木 啓之(都立産技高専) |
| 幹事氏名（英） | Koki Watanabe(Fukuoka Inst.of Tech.) / Yukihisa Suzuki(Tokyo Metropolitan Univ.) / Ｔａｋｕｙａ Sakamoto(Kyoto Univ.) / Takashi Kuroki(Tokyo Metro. Coll. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 杉坂 純一郎(北見工大) / 松岡 剛志(九州産大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Junichiro Sugisaka(Kitami Inst. of Tech.) / Tsuyoshi Matsuoka(Kyushu Sangyo Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electromagnetic Theory / Technical Meeting on Electromagnetic Theory |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Lead Field Matrixを用いた心電波源位置推定へのアンサンブル学習の適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Localization of Cardiac Source with Lead Field Matrix by Ensemble Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 心電図 / Electrocardiogram (ECG) |
| キーワード(2)（和/英） | Scalar-potential finite-difference (SPFD)法 / Scalar-potential finite-difference (SPFD) method |
| キーワード(3)（和/英） | リードフィールド行列 / Lead field matrix |
| キーワード(4)（和/英） | Matching pursuit法 / Matching pursuit |
| キーワード(5)（和/英） | アンサンブル学習 / Ensemble learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中根 辰仁 / Tatsuhito Nakane |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊藤 孝弘 / Takahiro Ito |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 平田 晃正 / Akimasa Hirata |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 発表年月日 | 2019-11-08 |
| 資料番号 | EMT2019-69 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | EMT-272 |
| ページ範囲 | pp.213-216(EMT), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-10-31 (EMT) |