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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-04 13:25 ［ポスター講演］集中治療期脳波の分類における拡散モデルを用いた動的データ拡張手法の検討 ○備後拓真・矢野 肇・芦崎太一朗・甲田一馬・十河正弥（神戸大）・松本理器（神戸大/京大）・高島遼一・滝口哲也（神戸大）  EA2024-152 SIP2024-187 SP2024-93 |
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| 抄録 | （和） | 意識障害のある集中治療期の患者に対しては，脳がてんかん発作等さらなる障害を来しうる状態かどうかを迅速に判断し，適切な処理を施すことが重要である．これには持続的な脳波のモニタリングが必要だが，データ量が多く医師のみで全てを判読することは困難であり，自動判読システムによる支援が期待されている．しかし集中治療期脳波におけるデータは症例に偏りがあり，少数クラスの分類精度が低下するという問題がある．そこで本研究では，分類が不確実なサンプルに対して，拡散モデルを用いて類似データを生成し，逐次的に学習に組み込むデータ拡張手法を提案する．分類実験の結果，提案手法は少数クラスに対する分類精度を改善し，実際の臨床データにおいて一定の有効性を示した．また，波形の定量評価において，拡散モデルは脳波の周波数的及び時間的特徴を的確に捉えることができる可能性が示唆された． |
| （英） | For patients in intensive care who are unconscious, it is important to quickly determine whether their brains are in a state that could lead to further disorders such as epileptic seizures, and to treat them appropriately. This requires continuous EEGmonitoring, buttheamountofdatamakesitdifficultforaphysicianalonetomonitorall oftheEEGwaveforms. Therefore, automated reading systems are expected to assist in this process. However, the cases in the data of the intensive care EEG are biased, leading to decreases in classification accuracy for the minority classes. In this study, we propose a data augmentation method that uses diffusion models to generate similar data to the original data with uncertain classification, and incorporates them into sequential training. Classification experiments showed that the proposed method improved the classification performance for the minority classes and showed the effectiveness in actual clinical data. In addition, quantitative evaluation results suggest that the diffusion model may be able to generate samples that reflect the specific frequency and temporal characteristics of the EEG. | |
| キーワード | （和） | 集中治療期脳波 / 非けいれん性てんかん重積状態 / 拡散モデル / 動的データ拡張 / / / / |
| （英） | Intensive care EEG / Nonconvulsive status epilepticus / Diffusion model / Dynamic data augmentation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 390, SIP2024-187, pp. 453-458, 2025年3月. | |
| 資料番号 | SIP2024-187 | |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2024-152 SIP2024-187 SP2024-93 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA SIP SP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2025-03-02 - 2025-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2025-03-EA-SIP-SP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 集中治療期脳波の分類における拡散モデルを用いた動的データ拡張手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A dynamic data augmentation method using diffusion models for classification of intensive care EEG |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 集中治療期脳波 / Intensive care EEG |
| キーワード(2)（和/英） | 非けいれん性てんかん重積状態 / Nonconvulsive status epilepticus |
| キーワード(3)（和/英） | 拡散モデル / Diffusion model |
| キーワード(4)（和/英） | 動的データ拡張 / Dynamic data augmentation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 備後 拓真 / Takuma Bingo / ビンゴ タクマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢野 肇 / Hajime Yano / ヤノ ハジメ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 芦崎 太一朗 / Taichiro Ashizaki / アシザキ タイチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲田 一馬 / Kazuma Koda / コウダ カズマ |
| 第4著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 十河 正弥 / Masaya Togo / トオゴウ マサヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 理器 / Riki Matsumoto / マツモト リキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 神戸大学/京都大学 (略称： 神戸大/京大) Kobe University/Kyoto University (略称： Kobe Univ./Kyoto Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高島 遼一 / Ryoichi Takashima / タカシマ リョウイチ |
| 第7著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 滝口 哲也 / Tetsuya Takiguchi / タキグチ テツヤ |
| 第8著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-04 13:25:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2024-152, SIP2024-187, SP2024-93 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.389(EA), no.390(SIP), no.391(SP) |
| ページ範囲 | pp.453-458 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) |
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