Extraction of health index values from Korotkoff sounds drawn on the polar coordinate using deep leaning tools

新型コロナのため、これまで実施してきたディケアセンターでのコロトコフ音(以下、K音)の計測ができない状況にある。このため、これまで蓄積してきた600以上のデータの中の心疾患に関連したデータを例に、疾病の判定法開発に資源を集中させた。ほぼ、当初の計画通りの進捗で、実績は主に、次の２点である。１点目は、K音を画像として処理し、画像間の近さの度合を評価できるようにしたことである。昨年は、K音の波形は極座標を使うことで画像に変換できること、更に、有病者のK音画像(以下、疾病画像)に照合することで、顔認証のような画像処理により、検査データでの疾病有無を評価できそうなことがわかった。この結果を踏まえ、今年度は、心筋症を示すとみられる被験者のK音を使って、検出に必要な画像処理法、指標値、及び使用可能なソフトウェアを調査した。結果、画像処理分野の中の類似度判定法が分析に有効であること、指標値には、画像間のマッチング距離が向いていることがわかった。さらに、処理には、オープンソースソフトウェアの中に使えるソフトがあり、実際にK音画像を使ってパソコン上で作動することを確認した。２点目は、画像間のマッチング距離を使って、疾病の有無、及びその程度の判定に必要な可視化を行った。可視化を要する理由は、複数の疾病画像に対応するためである。疾病の有無や程度の判定は、検査画像を複数の疾病画像と照合しておこなうことになるが、このためには全画像の位置関係を俯瞰できる図が役立つ。今年度は、画像間の距離情報から、複数の画像を１つの図の中に配置することを試みた。結果、距離をもとに反復計算で３次元座標を定め、各画像の位置関係を立体的に俯瞰できる図が作れるようになった。距離情報のみから俯瞰図を作成した例は、調べる限りこれまでにないものである。

新型コロナのため、これまで実施してきたディケアセンターでのコロトコフ音(以下、K音)の計測ができない状況にある。このため、これまで蓄積してきた600以上のデータの中の心疾患に関連したデータを例に、疾病の判定法開発に資源を集中させた。ほぼ、当初の計画通りの進捗で、実績は主に、次の２点である。１点目は、K音を画像として処理し、画像間の近さの度合を評価できるようにしたことである。昨年は、K音の波形は極座標を使うことで画像に変換できること、更に、有病者のK音画像(以下、疾病画像)に照合することで、顔認証のような画像処理により、検査データでの疾病有無を評価できそうなことがわかった。この結果を踏まえ、今年度は、心筋症を示すとみられる被験者のK音を使って、検出に必要な画像処理法、指標値、及び使用可能なソフトウェアを調査した。結果、画像処理分野の中の類似度判定法が分析に有効であること、指標値には、画像間のマッチング距離が向いていることがわかった。さらに、処理には、オープンソースソフトウェアの中に使えるソフトがあり、実際にK音画像を使ってパソコン上で作動することを確認した。２点目は、画像間のマッチング距離を使って、疾病の有無、及びその程度の判定に必要な可視化を行った。可視化を要する理由は、複数の疾病画像に対応するためである。疾病の有無や程度の判定は、検査画像を複数の疾病画像と照合しておこなうことになるが、このためには全画像の位置関係を俯瞰できる図が役立つ。今年度は、画像間の距離情報から、複数の画像を１つの図の中に配置することを試みた。結果、距離をもとに反復計算で３次元座標を定め、各画像の位置関係を立体的に俯瞰できる図が作れるようになった。距離情報のみから俯瞰図を作成した例は、調べる限りこれまでにないものである。