| 講演名 | 2020-02-28 AIの深層学習による胎児と母親の心拍変動解析パターン対の動的識別法 荒木 睦大(福井大), 玉村 千代(福井大), 折坂 誠(福井大), 吉田 好雄(福井大), 浅井 竜哉(福井大), 森 幹男(福井大), |
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| 抄録(和) | 現在の胎児の健康状態を診断する装置（分娩監視装置と呼ばれる）は、約30年前から産科臨床の現場に広く普及し、胎児の死亡率の減少に大きく寄与してきた。さらに、高齢妊娠や不妊治療によるハイリスク妊娠等の問題にも柔軟に対応するため、本研究では、アトムメディカル社のアイリスモニタを用いて得られ心電図法による正確な心拍変動時系列データ（被験者3人分の胎児と母親の同時心拍データ）を用いて、ウェーブレット変換により得られたパワースペクトルパターン対（ＬＦとＨＦ域の胎児と母親のスペクトルパターン対）をAIのディープラーニング（LSMT）により学習する方法を提案し、その有効性を標本外データ（学習時の被験者と異なる被験者の心拍データ）を用いて識別精度（正解率）を実験的に評価する。 |
| 抄録(英) | It is pointed out that the importance of fetal-heart-rate baseline variability on fetal-heart-rate monitoring used for diagnosis of embryonic health condition. However, the instantaneous RR Time Interval is hardly obtained on conventional method using ultrasonic doppler reflected signal. Therefore, this paper proposes a method to classify the pair of power -spectrum-patterns of fetal and mother, using deep-learning method (LSMT:N Long Short Term Memory Neuralnetwork) of AI, and the accuracy rate of classification is evaluated by the experiments using deep-learning-tool box of matlab. Some experimental results are shown and discussed. |
| キーワード(和) | 胎児心拍変動 / RR時間 / ディープラーニング / パワースペクトル解析パターン / LF / HF |
| キーワード(英) | Fetal Heart Rate Variability / RR Interval Time / Deep Learning / Power spectrum / Low Frequency / High Frequency |
| 資料番号 | US2019-105 |
| 発行日 | 2020-02-21 (US) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | US |
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| 開催期間 | 2020/2/28(から1日開催) |
| 開催地（和） | 東京電機大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | アコースティックイメージング、非破壊検査、一般 (共催：日本非破壊検査協会超音波部門、日本音響学会アコースティックイメージング研究会) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 近藤 淳(静岡大) |
| 委員長氏名（英） | Jun Kondo(Shizuoka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 竹内 真一(桐蔭横浜大) / 三浦 光(日大) |
| 副委員長氏名（英） | Shinichi Takeuchi(Toin Univ. of Yokohama) / Hikaru Miura(Nihon Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 土屋 健伸(神奈川大) / 小山 大介(同志社大) |
| 幹事氏名（英） | Takenobu Tsuchiya(Kanagawa Univ.) / Daisuke Koyama(Doshisha Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 荒川 元孝(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mototaka Arakawa(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Ultrasonics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | AIの深層学習による胎児と母親の心拍変動解析パターン対の動的識別法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method of Dynamic Identification of Analytic Patterns of Heart Rate Variability Between Fetal and Mother Using Deep Learning of AI |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 胎児心拍変動 / Fetal Heart Rate Variability |
| キーワード(2)（和/英） | RR時間 / RR Interval Time |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | パワースペクトル解析パターン / Power spectrum |
| キーワード(5)（和/英） | LF / Low Frequency |
| キーワード(6)（和/英） | HF / High Frequency |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 荒木 睦大 / Chikahiro Araki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Uni. of Fukui) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 玉村 千代 / Chio Tamamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Uni. of Fukui) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 折坂 誠 / Makoto Orisaka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Uni. of Fukui) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 吉田 好雄 / Yoshio Yosida |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Uni. of Fukui) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 浅井 竜哉 / Tatsuya Asai |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Uni. of Fukui) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 森 幹男 / Mikio Mori |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Uni. of Fukui) |
| 発表年月日 | 2020-02-28 |
| 資料番号 | US2019-105 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | US-430 |
| ページ範囲 | pp.35-40(US), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-21 (US) |