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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-24 10:50 IEC 60601-1-8新／旧規格の医療機器聴覚アラームの音響特性評価と自動識別に関する研究 ○石田 開（湘南工科大）・藤井清孝（北里大）  MICT2025-20 |
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| 抄録 | （和） | 医療機器には各種の聴覚アラーム機能が搭載されているが，聞き逃しや聞き間違いは時に重篤な事態へ発展し兼ねない．本研究では，IEC60601-1-8が規定する，新・旧の医療機器の聴覚アラームを対象に，コサイン類似度を用いて音響特性を評価した．雑音が重畳し劣化したアラームは，旧規格音源ではすべての値が1となったが，新規格の音源ではアラーム毎のわずかな違いが残り識別の優位性が示された．また，機械学習による2種のアラームが同時に発報した際の識別性を検証し，旧規格音源では18.6%，新規格音源では51.2%の精度で正しい識別ができた．しかし，2つのアラームの内，どちらか1つでも正しく認識できる精度は，新規格音源では94.4%となった． |
| （英） | Medical devices are equipped with various auditory alarm functions, but missing or mishearing an alarm can sometimes lead to a serious situation. In this study, we used cosine similarity to evaluate the acoustic characteristics of auditory alarms from new and old medical devices specified in IEC 60601-1-8. For alarms that were degraded by superimposed noise, all values were 1 with the old standard sound source, but with the new standard sound source, slight differences remained between each alarm, demonstrating the superiority of discrimination. We also verified the ability of machine learning to distinguish between two types of alarms that were activated simultaneously, and found that the old standard sound source was able to correctly distinguish between them with an accuracy of 18.6% and the new standard sound source with an accuracy of 51.2%. However, the accuracy rate for correctly recognizing just one of the two alarms was 94.4% with the new standard sound source. | |
| キーワード | （和） | 医療機器 / 聴覚アラーム / 機械学習 / サポートベクタマシン / コサイン類似度 / / / |
| （英） | Medical device / Auditory alarms / Machine learning / Support vector machine / Cosine similatiry / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 129, MICT2025-20, pp. 13-18, 2025年7月. | |
| 資料番号 | MICT2025-20 | |
| 発行日 | 2025-07-17 (MICT) | |
| 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 | MICT2025-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW MICT |
| 開催期間 | 2025-07-24 - 2025-07-24 |
| 開催地（和） | 山形テルサ |
| 開催地（英） | YAMAGATA TERRSA |
| テーマ（和） | MICT/SRW合同研究会 |
| テーマ（英） | MICT/SRW Joint Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2025-07-SRW-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | IEC 60601-1-8新／旧規格の医療機器聴覚アラームの音響特性評価と自動識別に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of f the Characteristics and Machine Learning-Based Identification Accuracy of the International Electrotechnical Commission (IEC) 60601-1-8 Medical Equipment Auditory Alarms |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 医療機器 / Medical device |
| キーワード(2)（和/英） | 聴覚アラーム / Auditory alarms |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクタマシン / Support vector machine |
| キーワード(5)（和/英） | コサイン類似度 / Cosine similatiry |
| 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） | 石田 開 / Kai Ishida / イシダ カイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤井 清孝 / Kiyotaka Fujii / フジイ キヨタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北里大学 (略称： 北里大) Kitasato University (略称： Kitasato Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-24 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | MICT2025-20 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.129 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-17 (MICT) |
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