AI を用いた胎児と母親の機能を遠隔評価する支援システムの開発
代表研究者
共同研究者
共同研究者
共同研究者
共同研究者
共同研究者

吉折玉荒森
浅田坂
村木
幹井好誠
千睦男竜雄代
大哉

福井大学
福井大学
福井大学
福井大学
福井大学
福井大学

医学部産科婦人科学教室
医学部産科婦人科学教室
医学部産科婦人科学教室
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工学研究科 准教授
工学研究科 准教授

教授
講師
助教
客員教授

1 あらまし遠隔地の妊婦が、自宅で市販の心音計などを用いて胎児心拍数や陣痛圧データを計測し、それらのデータをクラウド経由で病院施設に送信すると、病院の産科医がその波形データを監視・解析することで、胎児の健康状態（胎児機能）をふるい分けし、妊婦が受診する適切なタイミングを判断するための、サポートシステムを構築することが望まれている。本研究では、市販の計測器を用いて計測された表示画像データを、OCRを用いて解読する方法を検討すること、これらの胎児心拍データから、胎児の健康状態を評価支援するプログラムを開発すること、胎児の心拍数変動時系列データを多変量多重度マルコフモデルを用いて時系列解析する方法を検討しその有効性を実験結果を用いて定量的に評価する。

2 はじめに2-１ 開発の目的と背景
現在、産科医療の現場では胎児の健康状態（胎児機能）を診断・評価する際に、胎児心拍数の変動パターンを監視する分娩監視装置が広く用いられており、従来、胎児の死亡率の減少に大きく寄与してきた。
しかし、遠隔地や多雪地域に居住する妊婦が産科施設へ頻回に通院することは、様々な負担を伴うものである。さらに、地方では産科施設の集約化・減少が進行し、子どもを産み育てる環境が徐々に失われており、人口減少の要因の一つになっている。
そのため、自宅からでも母親及び胎児の健康状態を評価・診断できる評価支援システムの実現が求められている。
例えば、母親が容易に扱える市販の安価な測定機器を用いて、自宅から胎児心拍数データを送信し、産科医がその波形データを解析することで、医師が胎児の健康状態（胎児機能）をふるい分け（スクリーニング）検査し、妊婦がどのタイミングで受診すべきかアドバイスできる胎児機能の遠隔評価サポートシステムが期待されている。
そのため、自宅からでも母親及び胎児の健康状態を評価・診断できる評価支援システムの実現が求められている。例
えば、母親が容易に扱える市販の安価な測定機器を用いて、自宅から胎児心拍数データを送信し、産科医がその波形データを解析することで、医師が胎児の健康状態（胎児機能）をふるい分け（スクリーニング）検査し、妊婦がどのタイミングで受診すべきかアドバイスできる胎児機能の遠隔評価サポートシステムが期待されている。
従来、遠隔評価を行うために母親が遠隔地で携帯用の専用の小型胎児モニター（病院が有料で貸し出し）を用いて計測し、電話回線を用いて接続された情報を病院側の分娩監視装置上で受信し、表示された心拍情報を基に医師が従来と同様な方法で診断する方法がある[1]-[3]。
さらに、病院側での医師の作業・判断等を支援する機能を人工的に実現するためには学習機能が必要となる。このような学習機能としては最近のディープラーニング(深層学習)があるが、実際に行うには同規模の正常なデータと異常なデータが必要となる。一般的に医療の分野で異常な胎児のデータを大量に入手して学習させることは個人情報保護の観点から難しい[8]。
そこで健康な胎児の心拍変動データだけを用いて健康状態を学習し、胎児の異常状態を検出方法として、マルコフモデルを用いた統計的な学習機能が知られている。例えば、隠れマルコフモデルを用いた音声認識研究[5]や、日本語音節のマルコフ連鎖モデルを日本語音声認識候補の絞り込みに応用した研究[6]、日本語文の誤り文字を、ｍ重マルコフ連鎖化モデルを用いて、誤り位置、誤り長、誤り種別（誤字、誤挿入、脱落誤り）を検出する技術が知られている[7]。

2-2 問題点と解決法
文献[7]によれば、日本語文において誤った文字列が存在する（誤字・脱落・挿入誤り）場合、前後の文字間の接続強度が低下することに着目して、これらの誤りを高精度に検出できることが知られている。
このような文字間の接続強度の学習法を、心拍変動の状態遷移に適用することを考案した。すなわち、産科医師が標準的に定められた診断法[?]に従って、「健康」と判断した胎児の心拍変動データを「正常」な状態遷移と見做して学習

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する（教師あり学習に相当）ことにより、「正常」以外の状態遷移を検出できると期待できる。これは「正常」な状態遷移（心拍変動データ）だけを学習して辞書を構築できれば（辞書内の正常な状態遷移の頻度カーブが飽和する）、その辞書をを用いて入力の検査対象の状態遷移が「正常」か否かを判断することができる。
すなわち、マルコフモデルを母親及び胎児の状態遷移に適用し、母親及び胎児の状態遷移から異常の可能性のある状態遷移の箇所を指摘することにより、医師がこれらの情報を参考に最終的に胎児の健康状態を総合的に判断するもので、あくまでも医師を支援するシステムである。
本研究では、正常な胎児と母親の心拍変動計測データを取得し、広く知られている周波数領域の解析法[10]により、多変数多重度マルコフ連鎖確率モデルを用いて学習法を提案し、胎児の健康状態を評価する方法を提案する。また、乱数により擬似的に生成された状態遷移の異常データを用いて、構築された学習辞書データの品質（適合性と再現性）を評価する実験結果を議論する。

３．胎児機能の遠隔スクリーニング検査支援システムの概要
ここでは、これまでに発表された特許[添付資料１]、論文[添付資料２]で示された胎児機能の遠隔スクリーニング検査支援システムの概要を述べる（詳細は添付資料１，２を参照）。

分娩監視装置による胎児の健康状態の診断基準は、日本産科婦人科学会により「産婦人科診療ガイドライン一産科編 2017」の分娩監視法において明確に定められており、医師や看護師が胎児の健康状態を正確にレベル 1（正常波形）からレベル 5（異常波形・高度）の 5 段階で診断できる診療体制が確立されている。
ここでは遠隔スクリーニング検査支援システムの構築から運用に至るまでの工程を次の４フェーズに区分してその概要を述べる。
【フェーズ１】：「医師による健康状態の診断と正常データの振るい分け過程」、産科医療現場において、病院の設備を用いて検査し、産科ガイドラインに従って医師が胎児の健康状態を５段階評価（レベル１～レベル５）する。
ここで、レベル１及びレベル２の心拍情報が「正常」な心拍情報として扱われ、これらの心拍情報は、フェーズ２において学習用に用いられる。
【フェーズ２】：「多変数多重度マルコフ連鎖確率モデルを用いた正常データの辞書構築過程」、健康状態がレベル１又はレベル２と診断された胎児と母親の心拍データを用いて学習しマルコフ連鎖確率辞書を作成する。
【フェーズ３】：「正常なデータの値を、擬似的に乱数を用いて異常な値に変更して異常データを生成し、３０００件以上の擬似的異常データに対して９５％以上の精度で検出する品質レベル」。
【フェーズ４】：「本システムの構築法と運用の基本方針」、各産科病院において、品櫃試験に合格した標準マルコフ辞書を購入して、検査対象の入力でデータを状態解析して標準辞書にアクセスする判定機能を実現して「遠隔からのスクリーニング検査支援システム」を構築する。

４．遠隔実験、市販胎児心拍計数及び陣痛圧値の動画像データの OCR 自動読み取り実験
過疎地や多雪地帯に住む妊婦さんが、自宅に居て胎児の健康状態を確認できるようにするための胎児機
能の遠隔評価サポートシステムのイメージを図１に示す。

図１

胎児機能の遠隔評価サポートシステムのイメージ

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＜基本的な処理法＞（１） 胎児心音計に画面表示される心拍数の数値を、在宅でブレなく動画撮像できる仕組みを作成する。
動画データをクラウド上へ送信するにあたり、画像解析（数値読み取り）精度が低下しない範囲内で、ファイルサイズの最小化を目指す。
（２） 受信したデータファイルから動画を1フレームずつ読み込み、表示された胎児心拍数の数値をOCR（光学的文字読み取り器）の原理で読み取る。その際、既存の「Pythonを使って固定視点画像からデジタル数字を抽出するプログラム」を参考に、本研究の目的に即したプログラムを開発する。読み込んだ胎児心拍数の数値データを、逐次CSVファイルに出力・保存する。以上の画像解析プログラムを、深層学習プログラミングに最適な数値解析ソフトウェアMATLABを用いて構築する（図２～図４）。
（３） CSV形式で出力された1拍毎に変動する胎児心拍数の数値を、折れ線グラフ化することで、モニター上に胎児心拍数波形を作成する。この波形が胎児機能評価のスクリーニングに資するか、従来法の分娩監視装置で得られた胎児心拍数波形と比較しながら検討する。

図２ OCR を用いた文字読み取り法―静止画像の中で数値領域を指定する方法（赤字枠）

図３ OCR（光学的な文字読み取り）を用いた数字読み取りプログラム（matlab）の例

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図４

OCR による心拍数及び陣痛圧表示数値の読み取り結果例

５．正常な胎児と母親の心拍変動計測データの解析と多変数多重度マルコフ連鎖確率モデルを用いた学習
5-1 外国のオープンデータを用いた正常・異常 CTG データ（FH・UC）の基礎特性
ここでの目的は、大量の正常データ（外国人を対象に収集された CTG の非営利の公開データベースを基に正常タイプの AI 辞書を構築することにある。構築された AI 辞書に関して、慶應義塾大らの先行技術の AI 辞書との間の性能を比較し、先行技術の性能よりも優位なものの実現を目指す。本研究の意義は、先行技術の AI辞書（同数の正常データと異常データに依存）とは異なり、大量の正常データを基盤とした新しいタイプのAI 辞書の基盤が確立できることである。慶應義塾大のグループの先行技術の AI 辞書（これも同一の公開データ(注＊)を用いて作成）との性能の違いを、同一の対照の下で、公平に比較できる。慶應義塾大らの先行技術にならって、ゴールデンスタンダード [*]を利用して、特許出願した AI 辞書を改良（いわゆる学習）する。 [*] PhysioNet（米国）が非営利で公開しているデータベース「CTU-CHB Intrapartum Cardiotocography
Database」 （https://physionet.org/content/ctu-uhb-ctgdb/1.0.0/）による。 ブルノ大学病院（チェコ共和国）とチェコ工科大学（同国）にて収集されて、匿名化された CTG［Chudacek ら、Childbirth 誌、14巻 (2014 年）； Romagnoli ら、Data in Brief 誌、31 巻 (2020 年）］
図 2.1 の方法によって、matlab の環境上で、CTU-UHB CTG データベースから Data を読み取り、正常なCTG （ 354 件 ） と 異 常 な デ ー タ （ 198 件 ） を ダ ウ ン ロ ー ド し 解 析 し た 。

図2.1 CTU-UHB CTG データベースからData を読み取り、多変数多重度マルコフ連鎖確率モデ
ルを用いて実施するマルコフ連鎖確率辞書の構築法

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こで異常とは、PH 値が 7.2 より小さい値を示す、低酸素状態の胎児を指すものである。正常な健康状態の CTG(心拍数変動（FHR）と陣痛圧図（UC)の例と PH 値が 7.2 より小さい（健康状態が不良、異常と呼ぶ）な胎児の CTG(心拍数変動（FHR）と陣痛圧図（UC)の例を図２.2-1 と図 2.2-2 に示す。

図 2.2-1

上図：正常な胎児の心拍数変動（横軸：時間、縦軸：一分間当たりの心拍数）と下図：陣痛圧図

図 2.2-2 上図：異常な胎児の心拍数変動（横軸：時間、縦軸：一分間当たりの心拍数）と下図：陣痛圧図

5-2 CTG のデータの基本的な性質（１） データーベースにある正常な CTG の胎児心拍数（FHR）と、異常な胎児の心拍数（FHR）の平均長、分散、標準偏差を図 2.3 に示す。

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図 2.3

正常な胎児の CTG（上図）と異常な胎児の CTG（下図）の平均（２）正常な FHR の異常な FHR のゼロ（心拍数がゼロ）の個数の平均値、分散、標準偏差を図 2.4に示す。

図 2.4

正常な FHR の異常な FHR のゼロ（心拍数がゼロ）位置の個数の平均値②で示した FHR のゼロ位置を削除した後の比ゼロ位置個数の平均値、標準偏差を図 2.5 に示す。

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図 2.5正常な FHR の異常な FHR の非ゼロ位置（心拍数がゼロの位置を削除）の個数の平均値
CTG に含まれる二種類の FHR データと UC データは葬儀に相関性があり、産科医師は二つのFHR とＵＣを見比べて、胎児の健康状態を判断する。日本産科婦人学会からは出版されている,「産婦人科診療ガイドライン一産科編」の胎児の 5 段階レベル（第一段階は健康状態で、第五段階は異常状態）である(文献 6])。

（３）１CTG 当たりの FHR と UC の相互相関関数の変動例

図 2.6

FHRUC の相互相関関数の例（上図：正常、下図：異常）公益財団法人電気通信普及財団
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（４）相互相関関数の標準偏差(WS16 の場合)

図 2.7

相互相関関数の標準偏差(WS16 の場合)

（５）１個当たりの CTG（FHR と UC）の相関係数の平均

図 2.8 １個当たりの CTG（FHR と UC）の相関係数の平均例（上図：正常、下図：異常）（６）198 個分の相関係数の平均

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図 2.10 198 個分の相関係数の平均（上図：正常、下図：異常）（７）198 個分の相関係数の平均

図 2.11198 個分の相関係数の平均（上図：正常、下図：異常）公益財団法人電気通信普及財団
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(８)198 個分の相関係数の std

図 2.12

198 個分の相関係数の std（上図：正常、下図：異常）（9）相関係数の平均

図 2.13 相関係数の平均（上図：正常、下図：異常）公益財団法人電気通信普及財団
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（10）相関係数の std 平均

図 2.14相関係数の標準偏差の平均（上図：正常、下図：異常）【３】正常・異常 CTG データの多変数多重度マルコフ確率辞書（MMMD）の作成実験
文献[7]において、FHR のパワースペクトルを求めて、自律神経の活動状況を調べることが知られている。特に、低周波数域（LF:0.04～0.１５Hｚ）と高周波数域（0.15～0.4Hz）のスペクトルを解析することにより、参考文献[8]に従って、matlab 上で副交感神経活動指標（ｎHF と表す）と交感神経活動指標（LFHFと表す）の頻度情報を求める事が出来る。正常と異常のｎHF と LFHF の 1 重マルコフ確率の作成例を図 2.3―１と図 2.3-2 に示す。NHF と LFHF は心拍数や血圧を上下する機能が反対に働くことが言われている。その様子がこれらの図から読み取れる。また、正常と異常の関係はで明白な違いはみられない
また、胎児の心拍数 RR のパワースペクトルの 2 変数１重マルコフ連鎖確率辞書を用いた異常データの検出実験（乱数誤りを用いたシミュレーション実験結果）を示した添付ファイル２を参照。

図 2.3-1

FHR のパワースペクトル nHF（副交感神経活動指標）の 1 重マルコフ確率辞書の例（左図：正常、右図：異常、WS＝64 の場合）

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図 2.3-2

FHR のパワースペクトル LFHＦ（交感神経活動指標）の 1 重マルコフ確率辞書の例（左図：正常、右図：異常、WS＝64 の場合）

今回はコロナの関係で実験が計画通りに進めることができなかった。今後、window サイズ、シフトサイズの大きさを変化させて、多変数多重度マルコフ連鎖確率辞書の作成、並びにそれらを用いて正常・異常ふるい分け評価実験を行って行きたい。
そこでは、閾値の設定（変化させて）による下記の検出率を評価していきたい。なお従来、乱数を用いて擬似的に」発生させた誤りに関する検出実験結果については、添付ファイル２を参照。
①

正常な CTG のデータ集合 N に属するデータの正常性に関する検出成功率（N（S））
N(s)＝正常な CTG データに対して、正しく正常と検出された割合のこと。

②

正常な CTG のデータ集合 N に属するデータの正常性に関する検出失敗率（N（D））
N(s)＝正常な CTG データに対して、誤って異常と検出された割合のこと③

異常な CTG のデータ集合 E に属するデータの異常箇所の検出成功率（E（S））
N(S)＝異常な CTG データに対して、誤って正常と検出された割合のこと。

④

正常な CTG のデータ集合 E に属するデータの異常箇所の検出失敗率（E（D））
E(D)＝異常な CTG データに対して、正しく異常と検出された割合のこと

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６．おわりに今回の実験を通して正常と異常の相違点について、198 個の CTG に関する外国人の公開データベースを用いて基本的な特性を調べ下記のような知見を得た。
【Ⅰ】「遠隔からの胎児心拍数と陣痛圧図データの読み取り解析について」①②③

実際に購入した装置を用いて数値動画像を静止画像に変換が可能であること、Matlab 上で OCR 読み取り技術を利用でき 90%以上の精度で読み取りが可能であること、読み取りを高精度に行うには、300 ルックス以上の部屋の明るさが必要であることが分かった。

【Ⅱ】 「医師が胎児の異常状態（諦酸素状態）を検出支援する基本技術の検討（１） 胎児の正常と異常の CTG データに関して、基礎的な性質を調べて平均、標準偏差等において大差がないことがわかった。
（２）胎児心拍数（FHR）のゼロ点位置の個数、（３）自己相関関数、相互相関関数、相関係数の平均・標準偏差、（４）交感神経活動（LFHF）のマルコフ連鎖確率辞書（５）副交感神経活動（ｎHF）のマルコフ連鎖確率辞書
正常及び異常 CTG データに対して、高い正解率を得るための最適な閾値の設定法が今後の課題である。日本人の胎児に対して、実験を行って行き事が今後の課題である。（コロナ感染の問題）
時間軸の解析以外に、周波数領域の解析を行うことが今後の課題（相互相関関数のフ―リエ変換（ウィナー・ヒンチンの定理）
今回の実験は、コロナ下で病棟に医師・看護師以外が入ることが禁止（現在も同じ状態）なっているため、当初予定した実験がほとんど不可能となった。コロナ感染問題が落ち着いたころ、また購入した機器を使用して実験を行って行きたい。

【参考文献】【１】

小林浩著「僻地の周産期医療を支える遠隔診断システムの構築」日本産婦人科医会,遠隔医療ICT 妊婦・胎児診断,（インターネット）, 2021
【２】

メロディ・インターナショナル（株）「分娩監視装置iCTG」iCTGパンフレットver1.9s.pdf、2021【３】

原量宏「胎児の健康状態管理のための胎児心拍数検出システム（分娩監視装置）開発の経緯」、2014

年、百十四経済研究所調査月報、No.334、12，2-9【４】

荒木哲郎、池原悟、塚原信幸、小松康則、田川崇史：「ｍ重マルコフ連鎖モデルを用いた日本語の誤字・脱落・誤挿入誤り文字列の検出と訂正法」電子情報通信学会論文誌，J83-D-II巻6号，ｐ1516-1528、2000.6【５】

荒木睦大，“AIの深層学習による胎児と母親の心拍変動解析パターン対の動的識別法，”信学技法，

US2019-105，pp.35-40，2020-02.

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【６】日本産科婦人科学会編「産婦人科診療ガイドライン一産科編」2017【７】 Guidelines: Heart rate variability：Standards of measurement, physiologicalinterpretation, and clinical use, Task Force of The European Society of Cardiology and The
North American Society of Pacing and Electrophysiology (Membership of the Task Force listed
in the Appendix) , European Heart Journal 17, 354–381, 1996.
【８】

小野弓絵著：“MATLABで学ぶ生体信号処理”, コロナ社pp59-81, 2018【９】荒木睦大他：特許「心拍状態処理装置」特許6403311号, 2018

【１０】

Y.W.LEE, Statistical Theory of Communication, , John Wiley&Sons,.INC. ,1960【１１】

A.V. Oppenheim and R.W. Schafer, Digital Signal Processing, Bell

Telephone Laboratories, Inc. 1975
【１２】

A.Papoulis, Probability, Random Variables and Stochastic Processes,

McGraw-Hill, Inc. 1965
【１３】

W. Feller, An Introduction to Probability Theory and its Applications, vol.1,

1957, John Wiley & Sons, Inc. 1957
【１４】 伊藤清,確率論, 岩波書店,

1953【１５】 N. Wiener, Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series, John Wilely &Sons, Inc.,
1950〈発題名AI を用いた胎児機能の遠隔スクリーニン
グ検査支援システム
AI を用いた胎児機能の遠隔からのスクリー
ニング検査支援システムの研究－多変数多重度マルコフ連鎖確率を用いた胎児の健康状態の評価法 －表資料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

特願 2021-125249

2021 年 7 月出願

電 子 情 報 通 信 学 会 US 研 究 会
US-2021-09

2021 年 9 月発表

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