| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2019-05-24 14:50
Cardiotocogramの識別に基づく胎児の状態推定 ○原田翔太・早志英朗(九大)・古賀俊介(九州医療センター)・重見大介(Obex)・柴田綾子(淀川キリスト教病院)・吉田昌義(博多南ビル内科クリニック)・蓮尾泰之(九州医療センター)・内田誠一(九大) SIP2019-14 IE2019-14 MI2019-14 |
| 抄録 |
(和) |
Cardiotocogram(CTG)は胎児心拍数と子宮収縮圧を経時的に記録したものであり,臨床では胎児機能不全の判定に用いられる.現状のCTGによる胎児の状態推定は,目視での判読によって行われているため判読者ごとに解釈に差が生じる可能性がある.また,CTGによる状態推定は偽陽性率が高いことも報告されている.そのためCTGから胎児の状態を高精度に推定可能なアルゴリズムの考案が望まれている.本論文ではCTG分類に有用な特徴量を明らかにすることを目的とし,出生直後の新生児状態を示すアプガー指数をクラスラベルとしたCTG波形の分類を実施する.本実験では解釈性の高い分類器を用いてCTG分類に取り組み,分類に有用な特徴量を明らかにする. |
| (英) |
Cardiotocogram (CTG) is a recording of fetal heart rate and uterine contraction pressure over time, and is used clinically to determine non-reassuring fetal status.
Estimation of fetal state by CTG is done by visual interpretation. Moreover, it is also reported that the fetal state estimation by CTG has high false positive rate. Therefore, it is desirable to devise an algorithm that can estimate the fetal state from CTG with high accuracy. In this paper, CTG classification is performed using Apgar score as a class label for the purpose of clarifying features useful for CTG classification. In this experiment, we use a highly interpretable classifier to work on CTG classification, and clarify useful features for CTG classification. |
| キーワード |
(和) |
Cardiotocogram / 胎児状態推定 / アプガー指数 / 分類 / 特徴量選択 / / / |
| (英) |
Cardiotocogram / fetal state estimation / apgar score / classification / feature selection / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 51, MI2019-14, pp. 61-63, 2019年5月. |
| 資料番号 |
MI2019-14 |
| 発行日 |
2019-05-16 (SIP, IE, MI) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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