ポスター講演リーマン多様体による能動学習を用いたてんかん発作検出

摘要

機械学習による診断支援技術を実現するには，患者ごとにデータの分布が異なるため，訓練モデルが必ずしも未知のデータに対して有効ではない問題（ドメイン適応問題）を解決しなくてはならない．本稿では，リーマン多様体上の平行移動による教師なしドメイン適応の手法を，てんかん患者の脳波に対する発作検出に適用する．その際，ターゲットドメインからリーマン距離の近いソースドメインの中心点に向けて，ソースデータとターゲットデータの双方を平行移動させることで，モデルを能動的に訓練する仕組みを提案する．発作時脳波を含む公開データセットを用いて患者間検証を実施したところ，提案手法を用いることで高いAUC及び正解率で発作時脳波を検出できることを確認した．本稿で提案する手法は，脳波に対する発作検出だけでなく，ドメインシフトが想定される脳波の識別全般に応用できることが示唆される．