逐次細分化自己組織化マップを用いたシャント音の分類と狭窄スクリーニング法の提案

摘要

血液透析患者の多くは，安定した血流によって透析効率を高めるために，前腕の動脈と静脈を吻合させるシャントと呼ばれる血管の改造を行っている．シャントの問題は，シェアストレスなどにより静脈の狭窄や閉塞が生じることである．血管の狭窄診断を支援する手段として，音響的な処理技術を用いたシステムの開発が望まれている．本論文は，シャント音を時間周波数解析で特徴づけるとともに，これを自己組織化マップ（SOM ）の学習データとして用いてその分類を行う．時間周波数解析のデータは情報量が大きいためにSOM の処理時間が増加する傾向がある．この負荷を緩和するために，主成分分析とSOM を融合させマップを逐次的に細分化しつつ作成する新たな方法（逐次細分化自己組織化マップ法）を開発している．この方法は，再現性が高いマップを効率的に得ることができる方法の一種である．本論文では，逐次細分化SOM の処理手順の詳細を述べるとともに，得られたマップを用いて血管の狭窄状態をスクリーニングする方法を提案する．