クラスタリングを用いたホルター心電図波形分類
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概要
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近年,虚血性心疾患や脳血管疾患といった生活習慣病は死因の上位を占めている[1].そのような疾患は現在でも最重要の診新方法とされる心電図で診断が行われるが,発作的に現れる異常を捕らえるために日常生活を行いつつ計測可能なホルター心電図検査が主に行われる.循環器系疾患には早急な処置を要するものもあり,心電図解析を迅速に行うことが求められる.しかし,現状の心電図自動解析では計測データに含まれるノイズや筋電図の混入などにより,波形の誤検出や誤判定が見られ,その精度は必ずしも高いとは言えない.本研究では心電図の波形分類手法として,クラスタリングを用いた.この手法はノイズによる波形分類数を減らし,心電図専門医にかかる負担を減らすことを目的としている.不整脈患者のデータを用いて実験を試みたところ,テンプレートマッチングによる波形分類数と比較して波形数を減らすことが可能となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-01
著者
-
松尾 啓志
名古屋工業大学
-
小栗 宏次
愛知県立大学 情報科学部 情報システム学科
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部地域情報科学科
-
露梨 真史
古屋工業大学
-
松尾 啓志
古屋工業大学
-
岩田 彰
古屋工業大学
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部
-
松尾 啓志
名古屋工業大学電気情報工学科
-
小栗 宏次
愛知県立大学
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