ニューラルネットワークを用いた前壁心筋梗塞からの知識抽出

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概要

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現在の心電図自動診断における診断アルゴリズムはIF-THENルールを中心とした方法で, 心電図にある曖昧な医学情報を十分に抽出することか難しくなっている. そのため, 実際には疾患でないにもかかわらず, 疾患と診断されてしまう例か少なくない. 本研究では, 前壁心筋梗塞心電図に対しニューラルネットワークを応用し, 感度を高精度に保ちながら特異度も高い水準を維持できるような新しい識別手法を考案しこれを用いて心電図自動診断システムで一旦『異常』と判断され, 後に再検査によって『異常なし』と診断された症例について再識別を行なったところ, 91.9%の認識率で正しく識別することができた. また, 各誘導や心電図波高値から得られる前壁心筋梗塞に関する疾患の情報抽出を行なったところ, 本システムから理論的に良好な情報を抽出することができた.
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-01-27

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