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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-04 09:30 機械学習を用いたサルとヒトの心拍変動指標の分類と識別性 ○金子 格・平原大助（東北大）・早野順一郎（名古屋市大）・湯田恵美（東北大）  MBE2021-100 |
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| 抄録 | （和） | バイオメトリクス分野で多く研究されている身体的特徴を用いた個人識別手法は，近年身近な技術となっている．しかし，予め登録していない心電図波形等の生体信号について，その波形から得られる情報が個人を識別するか否かについては明らかになっていない．そこで本研究では，機械学習を用いてヒトとサルの心電図を比較して判別分析を行い，その識別評価を行った． 心電図波形は，ALLSTAR (Allostatic State Mapping by Ambulatory ECG Repository)データベース（日本）から新生児心電図10例を無作為抽出した．サル心電図は，カニクイザル (Macaca fascicularis) より計測した心電図データを用いた．機械学習にはt分布型確率的近傍埋込法 (T-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE）を用いて，1分毎に算出した心拍変動指標を比較した．心拍変動指標は，時間領域パラメータとして心拍数(HR)，RR間隔の平均 (Mean)，RR間隔の標準偏差 (SDNN)，連続して隣接するRR間隔の差の２乗の平均値の平方根 (RMSSD)の4種類，周波数領域パラメータとしてトータルパワー計算値 (TP)，超低周波領域 (VLF)，低周波領域 (LF)，高周波領域 (HF)，LF/HFの5種類の指標を算出した．各データの心拍変動指標を抽出して，t-SNEを使用して2次元に次元削減して可視化を行ったところ，サルの心電図を検出できない結果を示した． |
| （英） | In the field of biometrics, the use of physical characteristics to identify individuals has become a familiar technology in recent years. However, it has not been clarified whether information obtained from unregistered human bio-signals, such as ECG waveforms, can be used to identify individuals. Therefore, in this study, we evaluated discriminant analysis by comparing human and monkey ECGs using machine learning. For the ECG waveforms, 10 ECGs of newborns were randomly selected from the ALLSTAR (Allostatic State Mapping by Ambulatory ECG Repository) database (Japan). For monkey ECGs, ECG data from macaque monkeys (Macaca fascicularis) were calculated. T-SNE (T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) was used for machine learning, and the heart rate variability (HRV) indices calculated for each minute were compared. The heart rate variability indices were calculated using four time-domain parameters: heart rate (HR), mean value of RR intervals (Mean), standard deviation of RR intervals (SDNN), and root mean square of differences between successive adjacent RR intervals (RMSSD), and four frequency-domain parameters: calculated total power (TP), very low frequency domain (VLF), low frequency domain (LF), high frequency domain (HF), and LF/HF. Heart rate variability index of each data was extracted and visualized by dimensionality reduction to two dimensions using t-SNE, and the results showed that the ECG of the monkey could not be detected. | |
| キーワード | （和） | 心拍変動 (HRV) / バイオメトリクス / 動物心電図 / 機械学習 / 心拍変動 (t分布型確率的近傍埋込法(T-SNE) / / / |
| （英） | Heart Rate Variability (HRV) / Biometrics / Electrocardiogram (ECG) / Machine Learning / T-SNE / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 389, MBE2021-100, pp. 55-55, 2022年3月. | |
| 資料番号 | MBE2021-100 | |
| 発行日 | 2022-02-23 (MBE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2021-100 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2022-03-02 - 2022-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2022-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたサルとヒトの心拍変動指標の分類と識別性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification and discriminability of heart rate variability indices in monkeys and humans using machine learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 心拍変動 (HRV) / Heart Rate Variability (HRV) |
| キーワード(2)（和/英） | バイオメトリクス / Biometrics |
| キーワード(3)（和/英） | 動物心電図 / Electrocardiogram (ECG) |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 心拍変動 (t分布型確率的近傍埋込法(T-SNE) / T-SNE |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 格 / Itaru Kaneko / カネコ イタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平原 大助 / Daisuke Hirahara / ヒラハラ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早野 順一郎 / Junichiro Hayano / ハヤノ ジュンイチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋市立大 (略称： 名古屋市大) Nagoya City University (略称： Nagoya City Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯田 恵美 / Emi Yuda / ユダ エミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-04 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2021-100 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.389 |
| ページ範囲 | p.55 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-02-23 (MBE) |
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