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

使用深度学习工具从极坐标上绘制的柯氏音中提取健康指数值

基本信息

批准号：
22K12915
负责人：
高木均
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Toin University of Yokohama
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12915/
关键词：
コロトコフ音画像処理深層学習健康指標値極座標表示

项目摘要

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。

The measurement of new types of sound (hereinafter, K sound) is carried out. The accumulation of more than 600 cases of heart disease is related to the development of disease determination methods and resources are concentrated.ほぼ、当初の计画通りの进捗で、実绩は主に、次の2点である。1 point, K sound, picture, picture Last year, the waveform of K sound was changed into polar coordinates, and the K sound picture of the patient (hereinafter, the disease picture) was illuminated. The color authentication was carried out in the image processing, and the presence or absence of the disease was checked. The results of this survey include: 1. The assessment of the severity of heart disease, 2. The assessment of the severity of heart disease, 3. The assessment of the severity of heart disease, 4. The assessment of the severity of heart disease, 4. The assessment of the severity of heart disease, 4. Results: Similarity determination method of image processing division has been used for analysis, index value and distance between images. In addition, it is necessary to confirm the operation of the sound image in case of failure. 2. The distance between points and images, the presence or absence of disease, and the degree of disease are necessary for visualization. The reason for this is that To determine the degree of disease, to examine the portrait, to examine the portrait, to examine the This year, the distance information between the images, the number of images, the distance between the images, the distance between the images, the images, the As a result, the distance is repeatedly calculated, the three-dimensional coordinates are fixed, and the positional relationship of each image is three-dimensional. For example, distance information can be created from a bird's eye view, and the adjustment limit can be easily seen.