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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-13 16:45 容量性結合電極を用いた心電図を分類するLSTMオートエンコーダーの有効性について ○石井佑磨（東京電機大）・伊藤佳卓（北海道科学大）・工藤伊織・植野彰規・安達雅春（東京電機大）  MSS2024-83 NLP2024-124 |
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| 抄録 | （和） | 容量性結合電極を用いた布を介すことができる心電図計測器を使用し，得られたノイズを含む心電図をLSTMオートエンコーダーを用いて分類する方法での分類精度向上を目標としていた際，有効性の基準としてMAEを用いた機械学習を使用しない分類を作成した．その結果，このMAEを用いた分類が最も有効性を示すこととなったため，布の枚数を0，1，2枚と変更して実験したところ，枚数が増えるにつれてMAE分類の精度がLSTMオートエンコーダーの精度に接近し，有効性が薄れてゆくことが判明した．以上から本研究では布の枚数の少ない心電図には単純なモデルでも有効な分類が行えること，布の枚数が3枚以上の心電図には LSTMオートエンコーダーの有効性が確認されると予想されることが判明した． |
| （英） | In order to improve the classification accuracy of a method using an electrocardiogram measuring device that can pass through cloth using capacitively coupled electrodes and classifying electrocardiograms containing noise obtained using an LSTM autoencoder, we created a classification that does not use machine learning but using MAE as a criterion. As a result, the classification using this MAE was most effective, so we experimented by changing the number of pieces of cloth to 0, 1, and 2, and found that as the number of pieces increased, the accuracy of the MAE classification approached that of the LSTM autoencoder, and its effectiveness diminished. From the above, it was found that effective classification can be performed even with a simple model for electrocardiograms with a small number of pieces of cloth, and that the effectiveness of an autoencoder is expected to be confirmed for electrocardiograms with three or more pieces of cloth. | |
| キーワード | （和） | 心電図 / LSTM / オートエンコーダー / 容量性結合電極 / / / / |
| （英） | electrocardiogram(ECG) / LSTM / Autoencoder / capacitively coupled electrodes / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 432, NLP2024-124, pp. 82-84, 2025年3月. | |
| 資料番号 | NLP2024-124 | |
| 発行日 | 2025-03-06 (MSS, NLP) | |
| 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 | MSS2024-83 NLP2024-124 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP MSS |
| 開催期間 | 2025-03-13 - 2025-03-14 |
| 開催地（和） | 宮古島市中央公民館 |
| 開催地（英） | Miyakojima City Central Community Center |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2025-03-NLP-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 容量性結合電極を用いた心電図を分類するLSTMオートエンコーダーの有効性について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improved LSTM Autoencoder for ECG Measured Through Clothes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 心電図 / electrocardiogram(ECG) |
| キーワード(2)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(3)（和/英） | オートエンコーダー / Autoencoder |
| キーワード(4)（和/英） | 容量性結合電極 / capacitively coupled electrodes |
| 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） | 石井 佑磨 / Ishii Yuuma / イシイ ユウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 佳卓 / Itoh Yoshitaka / イトウ ヨシタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道科学大学 (略称： 北海道科学大) Hokkaido University of Science (略称： HUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 伊織 / Kudo Iori / クドウ イオリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 植野 彰規 / Ueno Akinori / ウエノ アキノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安達 雅春 / Adachi Yasuharu / アダチ ヤスハル |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-13 16:45:00 |
| 発表時間 | 110分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | MSS2024-83, NLP2024-124 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.431(MSS), no.432(NLP) |
| ページ範囲 | pp.82-84 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2025-03-06 (MSS, NLP) |
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