日本ソフトウェア科学会第 41 回大会 (2024 年度) 講演論文集

WGAN を用いた R 波ピーク検出とピークボトムの落差によるピーク検出の識別精度分析鈴木 千紘

五味 悠一郎

本研究の目的は，GAN を用いたピーク検出によって識別精度を向上させ，心磁図の情報が個人認証に利用可能であると明らかにすることである．先行研究では，PGGAN と WGAN を用いてピークボトムの落差によるピーク検出を行った．その結果，WGAN に比べて PGGAN の精度が高いことが明らかになったものの，性能差はほとんどなかった．そこで，より短い時間で識別できる WGAN が適していると考えた．本稿では心磁図のダミーデータとWGAN を用いて R 波ピーク検出の識別精度を分析した．その結果，R 波ピーク検出とピークボトムの落差によるピーク検出の両方で高い識別精度が得られた．以上より，WGAN を用いた手法が有効であることが示され，個人認証へ応用できる可能性が示唆された．閾値を最適化することで，さらに精度が向上すると考えられる．

心磁図は，検査によって心臓全体や各部分の磁気の1 はじめに変化を捉え，心臓の電気活動を画像化することで不整心磁図 (magnetocardiography : MCG) は，心筋脈を中心とした心臓疾患診断に用いられる [8]．心臓内電流の周辺に分布する磁場 (ベクトル量) を体外かの電気的異常を検出可能であることから，予後不良ら計測する方法である [4]．心磁図は 1963 年に Baule例の予測や心臓再同期療法の応答例予測への活躍がand McFee によって初めて記録された [2]．臨床応用期待される [7]．主流である SQUID を用いた計測に可能な信号が得られるようになったのは，Josephson

は，液体ヘリウムの冷却装置を必要とする高価で大接合の理論を応用して作成された超伝導量子干渉素がかりな機器が必要となる [9]．日本大学理工学部電子 (superconducting quantum interference device :子工学科（以降，電子工学科とする）では，SQUIDSQUID) の技術が取り入れられてからのことであるに代替する可搬性に優れた心磁計の小型化を目指し，[5] [6]．日本でも 1997 年に筑波大学と日立製作所の実験を行っている．

共同研究により，30 例の正常胎児を対象とした胎児心磁図 (fetal magnetocardiography : fMCG) の臨床

本研究の目的は，心磁図の情報が個人認証に利用可能であることを明らかにすることである．

データが報告された [3]．心磁図は P 波と QRS 波とT 波で構成されており，P 波は心房の収縮，QRS 波

2 先行研究は心室の収縮，T 波は心室の拡張を表している．R 波

2. 1 心電図による生体個人認証手法はこの中で電流の振れ幅が一番大きい．

心電図を用いた個人認証の実験を行った．生体個人認証のなりすましデータは，敵対的生成ネットワー

Identiﬁcation Accuracy Analysis of R-Wave Peak Detection and Peak Detection by Peak Bottom DropUsing WGAN.
Yuichiro Gomi, 日本大学理工学部, College of Scienceand Technology, Nihon University.
Chihiro Suzuki, 日本大学理工学部応用情報工学科, Department of Computer Engineering, College of Science and Technology, Nihon University.

ク (Generative Adversarial Network : GAN) を用いて生成可能である．GAN は，図 1 のように生成器 (Generator) と識別器 (Discriminator) の 2 つのニューラルネットワークから構成される．Generator
は Discriminator が識別できないほど本物に近いデータを生成できるように学習させ，Discriminator は本

物のデータと Generator が生成した偽データを識別あり，2.2 で得た 74.864 ％を下回る結果となった．

できるように学習させるプログラムである．

3 先行研究の課題
PGGAN と WGAN を使用したピークボトムの落差によるピーク検出では，最も高い精度が 61.000 ％と，一般的な署名認証精度である 99.74995 ％識別精度を得られなかった．より高い識別精度を取得するには，別の手法を試す必要がある．本稿では WGAN
図1

GAN の仕組みを使用して，R 波ピーク検出による識別精度を取得することで，先行研究のピークボトムの落差によるピーク検出との比較を行った．

GAN の応用である DCGAN(Deep ConvolutionalGAN) を用いて実験を行ったが，得られた認証精度は

4 実験方法87.084 ％であり，一般的な署名認証精度が 99.74995 ％先行研究のピークボトムの落差によるピーク検出(FAR:0.5 ％かつ FRR:0.0001 ％) であるため実用レと結果の比較を行うため，電子工学科で作成した 15ベルではないといえる．

人分の心磁図ダミーデータを用いて，R 波ピーク検出による識別精度を取得した [1]．使用するモデルは

2. 2 心磁図のダミーデータを用いた GAN による認証精度の検証
心磁図を用いた個人認証の実験を行った．心磁図の生データは入手することが困難であるため，電子工学科の芦澤好人准教授が作成した磁性薄膜を用いて，心電図から心磁図のダミーデータを作成した．ダミーWGAN であり，環境は Google Colaboratory とした．先行研究と比較を行うため，「エポック数」「バッチサイズ」「学習率」「Dropout」「Leaky ReLU」は
表 1 の値とした．
表1

設定値

エポック数

3500

バッチサイズ64

学習率0.0001の波形を抜き出して DCGAN の学習をさせる手法で

Dropout

0.2は閾値設定の難易度が高く，認証精度は 78.819 ％とLeaky ReLU

0.2

データは，電子工学科の今池健准教授によってノイズ除去された状態のものであり，心磁図の生データとほぼ同じ波形になると仮定した [1]．R 波ピーク部分

2.1 の 87.084 ％を下回る結果となった．
表 1 のように値を設定し，R 波ピーク検出による

2. 3 心磁図ダミーデータを対象としたピークボト
ムの落差によるピーク検出および PGGAN識別精度を取得し，ピークボトムの落差によるピーク検出の識別精度との比較を行った．

を用いた個人識別より高精度な磁気センサーを用いた心磁図ダミー

5 実験結果と考察データの作成と，PGGAN と WGAN による個人認

ピークボトムの落差によるピーク検出と R 波ピー

証の実験を行った．ピークボトムの落差によるピーク

ク検出の識別精度は，それぞれ表 2 と表 3 のように検出において，PGGAN と WGAN を使用した実験でなった．表 2 と表 3 より，ピーク検出の違いによる平平均識別精度を比較すると，WGAN に比べ PGGAN均識別精度を比較したグラフを図 2 に示す．の方が高い識別精度を多く得ることができた．しかし，

表 2 と表 3 より，最も高い識別精度を取得したの最も高い精度である 61.000 ％を得たのは WGAN ではピークボトムの落差によるピーク検出であり，高い

図2

表2

ピーク検出の違いによる平均識別精度の比較

ピークボトムの落差によるピーク検出で取得した識別精度 [％]

表3

R 波ピーク検出で取得した識別精度 [％]

被験者

1 回目

2 回目

3 回目

平均

被験者

1 回目

2 回目

3 回目

平均

1

50.12350.05649.98750.055149.958

49.75050.00049.9032

45.87648.98743.32446.062

2

62.83350.00046.08352.972

3

44.12349.67449.87547.891

353.04250.00046.70849.917449.92150.02552.87450.940442.50037.12545.54241.722

554.43243.65450.23149.439549.91752.12549.95850.667

6

52.98755.12458.23155.447650.000

83.83350.00061.278

7

46.98748.45254.12349.854750.00050.00048.62549.542

8

41.23560.12434.98145.447850.00026.83367.75048.194949.87949.87247.32149.024949.91750.20850.29250.1391047.42349.56450.23449.0741074.04250.45850.00058.167

11

41.12347.67850.78946.5301149.87549.95826.66742.1671250.34247.99850.12949.4901249.91750.00049.16749.69413

49.89142.43250.76247.6951359.50049.83050.00053.11114

49.56350.98354.67851.741

1448.833

50.00049.66749.5001549.812

50.23547.78949.2791525.417

42.91733.66734.000によるピーク検出の識別精度が，著しく低いことが確識別精度になる人数が多かったのは，ピークボトムの認できる．この理由は，R 波ピーク検出では振幅の落差によるピーク検出の方であった．この理由は，R最大値から 50 ％の値になるように閾値を動的に設定

波ピーク検出では取得できなかったピークが，ピークしたことに対し，ピークボトムの落差によるピークボトムの落差によるピーク検出では取得できたため検出では閾値を固定してしまったため，データによっである．てはピークを取得することが難しいと考える．

被験者番号 15 のデータでは，ピークボトムの落差R 波ピーク検出ではより適した閾値に設定し，ピークボトムの落差によるピーク検出では閾値を動的に参 考 文 献設定することで，より多くのピークを取得できると考[1] 芦澤好人, 今池健, 五味悠一郎: MI センサシステムによる模擬 MCG 信号の検出及び GAN を用いた生体個人識別, 日本大学理工学部理工学研究所研究ジャーナル,Vol. 2023, No. 151(2023), pp. 151 1–151 12.
[2] Baule, G. M. and McFee, R.: Detection of themagnetic ﬁeld of the heart, American Heart Journal., Vol. 66(1963), pp. 95–96.
[3] 堀米仁志, 安積瑞博, 重光貞彦, 高橋実穂, 久保武士,
三井利夫, 神島明彦, 塚田啓二: SQUID 磁束計を用いた胎児心磁界計測, 日本新生児学会雑誌, Vol. 33, 1997,
pp. 371–377.
[4] 堀米仁志 Wakai, T. R.: 胎児心磁図の基礎と臨床応用, 日本小児循環器学会誌, Vol. 19, No. 2, 2003,
pp. 468–475.
[5] Izumida, N., Asano, Y., Hosaki, J., Hiyoshi, Y.,
Sakurada, H., Motomiya, T., Kawano, S., Sawanobori, T., and Hiraoka, M.: Non-dipolarity of heart
potentials estimated by magnetocardiography innormal subjects, Japan Heart Journal, Vol. 39,No. 6(1998), pp. 731–742.
[6] Kariniemi, V., Ahopelto, J., Karp, P. J., andKatila, T.: The fetal magnetocardiogram, Perinatal
Medicine, Vol. 2(1974), pp. 214–216.
[7] 国立研究開発法人国立循環器病研究センター: 心磁 図 に 関 す る 研 究, https://www.ncvc.go.jp/res/divisions/cardiovascular_dynamics/12-theme03, 参照 2024/02/24.
[8] 国立研究開発法人国立循環器病研究センター: 心磁図検査, https://www.ncvc.go.jp/hospital/section/
treatment/laboratorymedicine/physiofunction/detail12/,
参照 2024/02/24.
[9] Technologies., T. D.: https://product.tdk.com/
ja/techlibrary/developing/bio-sensor/index.html,
参照 2024/02/27.

える．さらに，R 波ピーク検出とピークボトムの落差によるピーク検出を組み合わせることで，より多くのピークが検出可能になり，識別精度が向上すると考える．

6 まとめと今後の課題
R 波ピーク検出とピークボトムの落差によるピーク検出を比較した結果，ピークボトムの落差によるピーク検出の方が最も高い識別精度を取得した．しかし，一部の被験者データでは，R 波ピーク検出の方が高い識別精度を取得できたことから，ピークボトムの落差によるピーク検出が常に最適であるとはいえない。
最高識別精度は向上しなかったが，一部のデータでは識別精度の向上が見られ，GAN を用いたピーク検出が個人認証において有効である可能性が示唆されたため，本稿の目標であった「GAN を用いたピーク検出によって識別精度を向上させ，心磁図の情報が個人認証に利用可能であると明らかにすること」は一部達成できたといえる．今後，より識別精度を向上させるためには，本稿で取得できなかったピークを取得する必要がある．その方法としては，閾値の設定の見直しや別の GAN を用いること，および R 波ピーク検出やピークボトムの落差によるピーク検出以外のピーク検出方法を試すこと，などが考えられる．