ディープラーニングを用いた生体音診断補助装置に関する基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-3

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Elemental Study on Health Monitoring Equipment of Bio-acoustic Signals by Deep Learning

著者名: 鈴木 裕(山梨大学),阪田 治(東京理科大学),大木 英俊(山梨大学),丸山 駿(山梨大学),森澤 正之(山梨大学)

著者名(英語): Yutaka Suzuki|Osamu Sakata|Hidetoshi Oki|Shun Maruyama|Masayuki Morisawa

キーワード: 生体音|深層学習|ニューラルネットワークニューラルネットワーク|Bio-acoustic Signals|Deep Learning|Neural Network

要約(日本語): 病変のスクリーニングのための非侵襲な診察項目の一つである聴診は、医師の熟練した経験的判断に委ねられる。そこで、その定量化が望まれており診断補助装置として医療現場からのニーズは大きい。これまでに、我々の研究室では機械学習によって生体音響信号を分類することについて研究し、隠れマルコフモデルや自己組織化マップ等を使用した生体音響診断補助装置の開発を行ってきた。本研究ではディープラーニングを導入することを検討した。畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）を用いて、血液透析内シャント音を対象とした血管狭窄に伴う異音について分類を試みた。

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