心電図自動診断装置で誤認識された症例の再識別 : ニューラルネットワークを用いて
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概要
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今日の心電図自動診断の認識率は高いが、疾患の見過ごしを防ぐため疑わしい症例については疾患と判断しやすいアルゴリズムが採用されている。このため、患者が正常にもかかわらず、異常の診断を受け再検査の後に正常の診断を下される場合が少なくない。そこで、Poor R wave progressあるいはQS in V1,2を示す症例について、心電図自動診断で疾患と判断されたものの中で、実際に心筋梗塞であったものと、実際には疾患ではなかったものとの識別を行なった。学習、識別にはニューラルネットワークを用いた。Leave one out法による識別において、本システムによるDiagnostic Accuracyは96.21%が得られた。これにより、これまでの心電図自動診断システムに、ニューラルネットワークの学習、識別能力を融合する事は、診断精度の向上に有効であることが示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-12-16
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
小栗 宏次
愛知県立大学 情報科学部 情報システム学科
-
山内 一信
名古屋大学大学院医学系研究科医療管理情報学
-
山内 一信
名古屋大学大学院 医学系研究科 医療管理情報学
-
山内 一信
名古屋大学
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部地域情報科学科
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部
-
清水 健士
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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