| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-08-10 13:00
電子化された吹き戻し棒を用いた肺年齢推算式の導出 ~ 重回帰分析を用いた努力肺活量,一秒量及び一秒率の推定 ~ ○山田和人・辻岡哲夫・田窪朋仁・渡辺一志・横山久代・川端 悠(阪公立大)・山科吉弘(藍野大) SRW2026-23 MICT2026-25 |
| 抄録 |
(和) |
慢性閉塞性肺疾患(COPD)は主に喫煙が原因となる疾患である.未診断患者が多いため,早期発見と早期介入が重要である.肺機能評価にはスパイロメトリが広く用いられているが,検査時に専門のスタッフが必要であるといった制約があり,日常的な健康管理には利用しにくい.本研究では,呼吸筋トレーニングに用いられる吹き戻し棒に着目し,吹いたときの内圧波形からFVC,FEV1,及び,FEV1/FVC を推定する重回帰モデルにおける説明変数の選択を検討した.男性97 名,女性231 名からデータを取得し,測定エラーを含むデータを除外した後,被験者の身体的な特徴量,及び,内圧波形の特徴量を用いて男女混合モデルを構築した.説明変数は,肺機能指標との関連,多重共線性,及び,モデルの簡潔性を考慮して選択し,5 分割交差検証と残差分析により評価した.全13
変数モデルの最大の分散拡大係数(VIF)は76.43 であったのに対し,特徴量間の相関と意味を考慮した6 変数モデルでは5.36 まで低下した.6 変数モデルのRMSE は,FVC で0.396 L,FEV1 で0.337 L,FEV1/FVC で6.52% であり,説明変数を減らしても,全変数モデル,及び,AIC による減少法モデルと比べて推定性能の明確な低下は見られなかった.以上より,類似した波形特徴量を整理することで,推定精度を維持しつつ,多重共線性を抑えた簡潔で妥当な重回帰モデルを構築できることを示した. |
| (英) |
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is mainly caused by smoking, and many patients remain undiagnosed.Therefore, early detection and intervention of lung function are important. Spirometry is widely used, but its use in daily health management is limited by device cost, complex measurement procedures, and few testing opportunities. This study focused on explanatory-variable selection in multiple regression models that estimate FVC, FEV1, and FEV1/FVC from internal pressure waveforms of Fukimodoshi party blowers. Data were collected from 328 participants, including 97 males and 231 females.After excluding data containing measurement errors, mixed-sex models were developed using participant information and pressure-waveform features. Explanatory variables were selected by considering their relationships with lung function parameters,
multicollinearity, and model simplicity, and the models were evaluated using five-fold cross-validation and residual analysis. The maximum VIF decreased from 76.43 in the 13-variable model to 5.36 in a six-variable model selected by considering correlations
and feature meanings. The RMSEs of the six-variable model were 0.396 L for FVC, 0.337 L for FEV1, and 6.52 percentage for FEV1/FVC. Reducing the number of variables did not clearly reduce estimation accuracy compared with the full-variable model or the model selected by backward elimination using AIC. Using fewer waveform features made the model simpler without a clear decrease in estimation accuracy. It also reduced multicollinearity. |
| キーワード |
(和) |
COPD / 吹き戻し棒 / 肺機能推定 / 呼吸筋トレーニング / 重回帰分析 / / / |
| (英) |
COPD / Fukimodoshi / lung function estimation / respiratory muscle training / regression model / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 147, MICT2026-25, pp. 19-24, 2026年8月. |
| 資料番号 |
MICT2026-25 |
| 発行日 |
2026-08-03 (SRW, MICT) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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| PDFダウンロード |
SRW2026-23 MICT2026-25 |
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