[O9] 医用テレメータ

11:27 〜 11:36

[53] スペクトラム解析とOne-Class SVM を用いた医用テレメータの不要電波検知の検討

廣勢 健二¹, 塚本 功¹, 土屋 陽平¹, 川邉 学² (1.埼玉医大学国際医療センター 臨床工学部, 2.埼玉医科大学大学院医学研究科医科学専攻生体医工学分野)

【目的】送信機チャネルと同一周波数帯に不要電波が発生した場合，信号が重畳するため，その存在を直接発見することは困難である．そこで，本研究ではスペクトラムに着目し，機械学習手法（One-Class SVM）を用いて正常データのみで学習をおこない，不要電波の検知が可能か検討をおこなった．
【方法】医用テレメータ周波数帯域の信号を対象に，RBW１kHz，サンプリング間隔30 秒で１時間の測定をおこなった．取得データから受信強度40dBμV 以上の信号を抽出し，正常データ61 チャネル（6,112 件）および他病棟からの到来波６チャネル（200 件）に分類した．さらに，同一の測定条件下で既知のノイズ源（ナースコール親機CH2042， セントラルモニタCH5070・CH5075）のデータ74 件を別途収集した．解析は，搬送波周波数を中心に±５kHzの帯域から11 点のスペクトラム強度を抽出し，これらを特徴量としてMin-Max 法で正規化した．測定装置はSpeCat2（NEC 社製）を使用し，マルチアンテナ方式３病棟およびホイップアンテナ方式１病棟で測定した．正常データの80％を学習用として異常検知モデルを作成し，残り20％の正常データに加えて他病棟からの到来波およびノイズ源のデータを用いてモデルの検知精度を評価した．
【結果】30 秒間隔で測定したデータに対する判定では，一過性の信号変動に起因する誤検知が認められた．そこで，誤検知低減のため，30 秒ごとの判定が４回連続して異常となった場合（２分間連続検知時）のみ最終的に異常と判定する条件を追加して再評価した．その結果，正常データおよび他病棟からの到来波は医用テレメータとして識別され，既知のノイズ源のみが異常として検出された．適合率100％，再現率92％と高い性能を示した．
【結語】本手法は，正常データのスペクトラムと正規化処理のみで高い識別性能を示し，不要電波の検知が可能であった．連続検知条件の併用により誤検知も抑制され，臨床現場での電波管理への応用が期待される．