ムラガキ ヨシヒロ
Muragaki Yoshihiro
村垣 善浩 所属 医学部 医学科(東京女子医科大学病院) 職種 客員教授 |
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論文種別 | 原著 |
言語種別 | 日本語 |
査読の有無 | 査読なし |
表題 | 【情報通信技術は小児医療をどう変革するか】深層学習を用いた小児期心疾患の心電図スクリーニングの試み |
掲載誌名 | 正式名:外来小児科 ISSNコード:13458043 |
掲載区分 | 国内 |
出版社 | (一社)日本外来小児科学会 |
巻・号・頁 | 22(4),491-495頁 |
著者・共著者 | 森浩輝, 村垣善浩 |
担当区分 | 筆頭著者 |
発行年月 | 2019/11 |
概要 | 深層学習を用いた小児心疾患の心電図スクリーニングの試みとして、2013年〜2018年に当院(大学病院)を受診し、12誘導心電図を実施した7歳から18歳の380例(正常150例、心房中隔欠損症(ASD)150例、動脈管開存症(PDA)40例、WPW症候群40例)を収集し、学習用(260例)と検証用(120例)にランダムに割り付けた。画像データはCNN(convolutional neural network)、系列データはLSTM(long short term memory)をそれぞれ用いて学習モデルを構築した。収集した心電図画像から誘電ごとに1心拍分を切り出し、1患者当たり12枚のデータとし、これらを12個の並列したCNNに取り込み、LSTMで統合し、最終的に「Normal」「ASD」「PDA」「WPW」の4分類を出力した。学習用データセットで交差検証、学習を行い、この学習済みモデルを用いて、検証用データセットで判定精度の検討を行った。その結果、疾患内での誤判定は認められたものの、正常と疾患ありの分類では偽陽性、偽陰性ともに認められなかったことから、スクリーニングの観点では十分な精度であると考えた。 |
文献番号 | 2020134077<医中誌> |