非線形自己回帰モデルによる心電図の予測符号化法

横田　康成  小泉　将臣  松岡　智毅 

誌名
電子情報通信学会論文誌 D  Vol.J81-D2  No.10  pp.2467-2474
発行日: 1998/10/20
Online ISSN: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 医用工学
キーワード: 
ボルテラ汎関数級数,  階層型ニューラルネット,  非線形自己回帰モデル,  予測符号化,  心電図圧縮, 

本文: PDF(583.4KB)

あらまし: 
線形自己回帰モデルを用いた心電図の線形予測符号化法では，QRS波で予測精度が悪く，予測次数を2，3次以上に設定しても予測精度が改善されないことが問題とされていた．本論文では，この要因を，QRS波が非線形な発生メカニズムにより生成され，線形モデルでは予測しきれない非線形な成分が心電図に含まれているためであると推測した．そこで，非線形システム同定にしばしば利用されるボルテラ汎関数級数あるいは階層型ニューラルネットを非線形自己回帰モデルとして用いた心電図の非線形予測符号化法を提案した．非線形モデルを導入したことによりQRS波での予測精度を改善し，線形予測符号化法，直交ウェーブレット変換符号化法などと比較し，3[bit]以上のビットレート域で平均符号長が約0.1〜0.3[bit]改善され，優れた符号化性能が実現された．線形予測，直交ウェーブレット変換などの線形変換をより所とする心電図符号化法の範ちゅうで符号化性能が改善する割合が平均符号長にしてたかだか0.1[bit]であることから，非線形モデルを導入した提案法が心電図の符号化性能改善の意味で特に有効であることが示された．