抄録
現在,自動解析付心電計は医療機関に広く普及し,その中でもホルター心電図検査は24時間で10万心拍以上となるデータを分析するため,自動解析は不可欠となっている.本研究ではホルター心電図における不整脈の形態診断を目的とし,波形の特徴抽出手法と学習診断手法について述べる.特徴抽出には周波数解析の一つであるウェーブレット変換を用いて波形から周波数特性の抽出を行う.また,学習診断には隠れマルコフモデルを用いることで,正常な心拍とされる波形と,異常な心拍とされる波形のモデルのパラメータを学習し,尤度の比較をすることでホルター心電図波形の診断を行い,心電図解析に役立てようと考えている.
