SVMを用いたホルター心電図ノイズ判別

摘要

ホルター心電図の自動解析では1心拍の位置を決定する指標として心電図波形の中で最も特徴的なR波が用いられる.このR波を検出するアルゴリズムはこれまでに,差分を用いる手法,ニューラルネットワークを用いる手法,ウェーブレット変換を用いる手法など様々な手法が提案されている.しかし,どの手法にも本来R波ではない箇所をR波として検出する誤検出は少からず存在した.そこで本研究では,既存手法で誤検出した波形を,パターン認識の手法であるSupport Vector Machine (SVM)によって除去する手法を提案する.SVMの学習データとして,熟練した検査技師がR波と判断した波形群と,誤検出した波形群とを用いた.その結果,未学習データを用いての評価では,R波誤検出群の識別率は70％以上であった.これによって既存のR波検出手法で検出された波形に対して提案手法を適用することにより誤検出波形を大幅に削減することが可能となった.