論文

相関ヒストグラムを用いた小児急性脳症の判別
西山正志† a)

前垣

義弘††

臼井

愛美†

岩井

儀雄†

大栗

聖由††

Correlation Histogram to improve Classification of Acute Encephalopathy of Infants
Masashi NISHIYAMA†a) , Aimi USUI† , Yoshio IWAI† , Masayoshi OGURI†† , andYoshihiro MAEGAKI††

あらまし 本論文では，小児急性脳症の診断支援システムを目指し，特に重度の後遺症が残ることが多いけいれん重積型急性脳症 (AESD) とその他の脳症とを判別し，AESD であれば後遺症レベルを判別する手法について述べる．脳波検査の臨床現場では，患者の状況によって脳波計のチャネルの数や配置が異なる場合が多い．提案手法では，脳波計の設定に影響を受けない特徴量を設計するために，医師が臨床現場で行っている脳症診断の知見を利用する．医師は，脳波計で測定した波形を時間方向や空間方向など様々に比較することで脳機能の活動状態を診ている．提案手法は脳波データが与えられると，短区間の波形ペアをランダムに抽出し，波形ペアから相関係数を求めることで相関ヒストグラムを生成する．救急搬送された小児患者から測定した脳波データベースを用いた評価により，後頭部のチャネルの数と配置が異なる場合でも正しく脳症と後遺症を判別できることを確
認した．
キーワード

急性脳症, 後遺症, 脳波検査, チャネル, 相関ヒストグラム

1. ま え が き

一方，脳波検査は発症初期から患者へ適用でき，早い段階で異常所見を発見できる可能性があることが文

病気による小児の脳障害の中で，意識障害，けいれ

献 [11], [12] で述べられている．発症初期で急性脳症をんなどの症状が現れる急性脳症は日本国内でも多数の判別すれば後遺症に対して適切な治療を施すことがで発症例がみられる．急性脳症は，インフルエンザなど

きるため，脳波検査を行うことが望まれている．しかの高熱を伴うウイルス感染症と併発することが多い．

し，重度の後遺症が残ることが多いけいれん重積型急小児が急性脳症を発症した場合，重度の後遺症が残る性脳症 (AESD) の脳波は，他の脳症である熱性けいれことがあるため，発症初期における診断を支援するシん重積 (FS) の脳波と特に類似しているため，医師がステムが求められている．

正しく判別できるようになるまで十分な訓練と経験が急性脳症の診断方法として，磁気共鳴画像法 (MRI)必要であった．医師は判別の手がかりとして徐波が連やコンピュータ断層撮影 (CT) を用いた画像診断と，続して出現するかどうかをまず診るが，AESD と FS

脳波計 (EEG) を用いた脳波検査とがある．画像診断の脳波はよく似た傾向を示すため区別することが難し

では脳症を発症してから数日後に脳症が発見される

い [11], [12]．そのため診断支援システムには，AESD

ことが多く，後遺症が残る恐れがあることから発症初であるかどうかを脳波から判別し，さらに後遺症が残期の診断という観点で十分な方法とは言えなかった．

るかどうかを判別する機能が必要となる．ただし，本論文では全ての診断を自動で行うシステムを目指すの†

鳥取大学 大学院工学研究科 情報エレクトロニクス専攻，鳥取県
Graduate School of Engineering，Tottori University††
鳥取大学 医学部 脳神経小児科，鳥取県
Faculty of Medicine，Tottori Universitya) E-mail: nishiyama@eecs.tottori-u.ac.jp1132

ではなく，急性脳症の所見が疑われる脳波データを医師がシステムに入力した上で判別処理を行う手法を設計する．
従来より AESD 以外の脳症や後遺症を判別する手

電子情報通信学会論文誌 X Vol. J99–D No. 12 pp. 1132–1141 ©（社）電子情報通信学会 2016

論文／相関ヒストグラムを用いた小児急性脳症の判別法 [1]〜[6] は提案されているものの，AESD とその他の脳症を判別する手法や AESD の後遺症レベルを判： チャネル (1,…,10)	
: 電極 (FP1,…, T4 )別する手法はほとんど存在しなかった．文献 [7] では

AESD の判別に有効な特徴量を見つけるために，測定した脳波データに対して周波数解析を適用し，脳症や後遺症レベルによってパワースペクトルに違いがある
ことを示している．しかし，文献 [7] の手法も含め全

5

FP1	

FP2	

1

3

前頭部	

7

1: FP1-C3	
 6: T3-O1	
C3	
 C4	
2: C3-O1	
 7: FP2-T4	
10	
 T4	
T3	
 9
3: FP2-C4	
 8: T4-O2	
2
4
68
4: C4-O2	
 9: C3-T3	
5: FP1-T3	
 10: C4-T4	
O1	
 O2	

後頭部	

ての既存手法は以下で挙げる課題があるため，臨床現場での脳波データに対して単純には適用できない問題

	Fig. 1

図 1 脳波計のチャネルの数と配置
Number of channels and layout of channelsがあった．
臨床現場での脳波検査の課題として，患者の状況に応じて医師の判断により脳波計の設定を変更する場合

を特徴量として利用している．精神分裂病を判別するが多いことが挙げられる．脳波計の設定には，チャネ

ために文献 [3] ではチャネル間のグラフ構造を用いてルの数，チャネルの配置，測定時間，サンプリング間

特徴量を抽出している．低酸素性虚血性脳症を判別す

隔といったパラメータがあるが，特にチャネルの数とるために文献 [4] では脳波に加えて心拍を利用した特

配置は自由度が高い．既存手法 [1]〜[7] は，脳波を測徴量を提案している．さらに，低酸素性虚血性脳症の定する際のチャネルの数や配置は同じであることを仮後遺症レベルを判別するために文献 [5] では短時間の定しており，臨床現場で発生する課題を想定していな波形の集合をガウス混合モデルで表す特徴量が提案さかった．チャネルの数や配置が患者毎に変化すると，れている．新生児の脳損傷レベルを判別するために，

脳波データから抽出される特徴量の次元数が患者毎に

文献 [6] では話者認識を目的として設計した特徴量を変化してしまい，判別に用いる識別器に特徴量をそのそのまま脳波に適用している．これらの既存手法は，まま入力することができなかった．

チャネルの数や配置に違いが発生すると特徴量の次元

そこで，本論文では，患者毎にチャネルの数と配置が異なった場合でも特徴量の次元数は影響を受けない
特徴抽出の手法を設計し，AESD とその他の脳症を判別し AESD であれば後遺症レベルを判別する手法について述べる．提案手法の特徴量を設計するために，数が変化するため，事前に学習した識別器に入力できなくなる課題がある．

3. 相関ヒストグラムを用いた特徴抽出
3. 1 考 え 方医師が臨床現場で行っている脳症診断の知見を利用す

医師が臨床現場で行っている脳症の診断方法から得る．文献 [8]〜[10] で述べられているように，医師はた知見に基づき特徴量を設計する．脳波計で患者の脳各チャネルの時間方向の波形変化と，空間配置された

波データを測定する際，図 1 のように，複数の電極をチャネル間の波形の違いから脳症を診断している．こ

頭部表面に空間的に配置し，電極間での電位差を計るの知見に基づき提案手法では，短時間に区切った複数チャネルを設けることで時間方向の電位差の変化を記の脳波データから相関係数を求め，それらの頻度分布

録する．文献 [8]〜[10] で述べられているように，医師から相関ヒストグラムを算出する．これにより，チャは脳波データ内の短区間の波形ペアを比較することでネルの数と配置が異なった場合でも提案手法により特脳症を診断している．例えば図 2 のように，似た波形

徴量の次元数が不変になる．

が時間方向に繰り返し出現しているかどうか，脳表面2. 関 連 研 究の様々な場所で似ていない波形が出現しているかどうかを診ている．

脳症には AESD 以外にも，てんかん，精神分裂病，医師の知見に基づき特徴量を抽出するために，提案

低酸素性虚血性脳症，脳損傷などがあり，判別するた手法は，脳波データから短区間の波形ペアをランダムめの特徴量の設計手法が研究されてきた．てんかんをにサンプリングし，各波形ペアで相関係数を求める．

判別するために，文献 [1] では脳波の周波数解析によさらに，その頻度分布から相関ヒストグラムを算出す

る振幅と位相のバンド幅を用いた特徴量を抽出しておる．相関ヒストグラム生成の流れを図 3 に示す．短区

り，文献 [2] では脳波間の相互相関から抽出した指標

間の波形ペアには体動で発生したノイズが含まれるこ1133

電子情報通信学会論文誌 2016/12 Vol. J99–D No. 12
脳波データの入力	

チャネル	
1	
2	
3	
4	

短区間ペアのランダム抽出	

・
・
・

・
・
・

	
 

	
 

10	

ノイズ確認	YES	
ペア数の確認	時間	YES	

短区間の波形ペア	
・
・
・

NO	
NO	

相関係数の算出		
 チャネル内	

:似ている

チャネル間	

:似ていない	

頻度分布の生成		Fig. 3

図 2 脳症診断における医師の知見の例
Fig. 2 Example of knowledge of doctor

図 3 相関ヒストグラム生成の流れ
Overview of computing correlation histogram

形ペアを S 個抽出した後に，ノイズが含まれている波形ペアの数だけランダムに再抽出する．上記の処理はとがあるため，波形ペアに対してノイズの有無を確認する．次節では，相関ヒストグラムの詳細について述べる．

一定数の波形ペアを抽出した後，類似度を求めるた
n
めに相関係数を算出する．波形ペア xm
i , xj の相関係

3. 2 相関ヒストグラムの生成アルゴリズム

m,n
数 ri,jは式 (6) で表される．

チャネルを N 個もつ脳波計で測定した脳波データの波形 xi (i ∈ {1, · · · , N }) を式 (1) とする．

xi = [x1i , x2i , · · · , xTi 1 ]T

短区間のペアが S 個抽出できるまで繰り返す．

(1)

ただし，xit はチャネル i で時刻 t に測定された電位差の値を表し，T1 は特徴抽出の対象となる区間の長さをn
cov(xmi , xj )
m,n
ri,j
= √
m
n
n
cov(xmi , xi )cov(xj , xj )(6)

なお，cov() は波形ペアから求めた共分散を表す．相m,n関係数の範囲は，−1 <= ri,j <= 1 である．

最後に，特徴量を生成するために相関係数の頻度分布を求める．同位置のチャネルに含まれる波形を時間表す (T1 ：定数)．
次に，脳波データ内の短時間の波形を比較するため，
時間 T2 の波形ペアをランダムに S 回選び出す (T2 ，方向に比較する特徴量であるチャネル内相関ヒストグ
ラム hw は式 (7) で表される．

S：定数，T2 < T1 )．k ∈ {1, · · · , S} 番目の波形ペアの開始時刻を (mk , nk ) とすると，それらの要素は式 (2)

hw =

N
∑

T
[h1i , h2i , · · · , hB
i ]

(7)

i=1

と式 (3) で表される．

mk ∼ U(0, T1 − T2 )(2)nk ∼ U(0, T1 − T2 )(3)

ただし，関数 U() は離散一様分布を表し，特徴抽出区
間の中からランダムに時刻を返す．開始時刻 (m, n) のn波形ペア xm
i ，xj (j ∈ {1, · · · , N }) は式 (4) と式 (5)で表される．

ただし，B はビンの総数 (B ：定数)，hli は l 個目のm,nビンに対する頻度で S 個の ri,iの中から式 (8) で求

まる．
m,n
m,n
hli = card{ri,i|al <= ri,i < al+1 }

(8)

m,n
ここで，演算子 card は al <= ri,i < al+1 を満たすm,nri,iの集合の要素数を表し，al = −1 + 2(l − 1)/Bm,nとする．ri,i= 1 のときは hBi に含める．なお，波形

m+1
2 T
xm
, xm+2, · · · , xm+T]
i = [xiii(4)

ペアの総数は N S 個であるが ||hw || = 1 となるよう

n+1
2 T
xn
, xn+2, · · · , xn+T]
j = [xjjj(5)に L1 ノルムを正規化する．同時刻の波形を異なる位
置のチャネルで比較する特徴量であるチャネル間相関

ここで，ノイズの影響を低減するために，抽出した短ヒストグラム hb は式 (9) で表される．

区間の波形に含まれるノイズの有無を確認する．提案
手法では単純に |xm+t| > Tn または |xn+t| > Tn のij場合にノイズが含まれているとみなす (Tn：定数)．波
1134

hb =

N
N
∑
∑

T
[h1i,j , h2i,j , · · · , hBi,j ]i=1 j=i+1(9)

論文／相関ヒストグラムを用いた小児急性脳症の判別
正例	

脳波データ入力	AESDの	
脳波データ	

2×106

相関ヒストグラムを	用いた特徴抽出	

負例	

頻
度

識別器	

0
AESD以外の	
脳波データ	AESDであるか	
どうか候補提示	[0,50](100,150] (200,250] (300,350](50,100] (150,200] (250,300] (350, ∞ ]電位差(µV)の絶対値の範囲

図 4 脳症判別の流れ
Fig. 4 Overview of classification of encephalopathy
正例

図 6 脳波データの電位差の絶対値の頻度分布
Fig. 6 Histogram of outputs of EEG

AESD脳波データ入力

後遺症が重度や中度の脳波データ

相関ヒストグラムを用いた特徴抽出である．そのため本論文では，後遺症レベルが重度や中度であるかどうかの 2 クラス分類を適用する．その負例

後遺症が軽度の脳波データ

Fig. 5

識別器

流れを図 5 に示す．重度や中度の脳波データベースと重度や中度の後遺症か提示

軽度のデータベースとを事前に準備する．AESD の脳波データが入力されると，相関ヒストグラムを識別器

図 5 後遺症判別の流れ
Overview of classification of aftermathm,mただし，l 個目のビンの頻度 hli,j は S 個の ri,jの中から式 (10) で求まる．
m,m
m,m
|al <
hli,j = card{ri,j= ri,j < al+1 }に適用し，重度や中度の後遺症が残る可能性があるかどうかを候補として提示する．

5. 実

験

5. 1 基本性能の評価(10)

5. 1. 1 評価に用いる脳波データ
提案手法の基本性能を評価するために，脳症の疑い

ペアの総数は N (N − 1)S/2 個であるが ||hb || = 1 とで救急搬送された小児 26 人 (男児 17 人，女児 9 人，なるように L1 ノルムを正規化する．チャネル内と平均年齢 2.8 ± 1.7 歳) の脳波データを用いた．脳波をチャネル間とを同時に表す特徴量である結合相関ヒス

測定する際の患者は，昏睡，もしくは，薬物による睡眠トグラム hc は式 (11) で表される．

の状態であった．患者の脳症名は，けいれん重積型急

hc = [hw T , hb T ]T

(11)性脳症 (AESD)，熱性けいれん重積 (FS)，てんかん重積 (ES)，脳梁膨大部病変を呈する軽症脳症 (MERS)

ただし，||hc || = 1 となるように L1 ノルムを正規化すの 4 種類であった．AESD の後遺症レベルは予後のる．相関ヒストグラムの次元数は，チャネルの数や配発達指数で決め，軽度のものから順に 70 以上の場合

置が患者毎に異なった場合でもビン数を変更しない限は normal，35 から 69 の場合は moderate-mild，34

り不変である．

以下の場合は severe，植物状態の場合は vegetative と4. 脳症と後遺症の判別手法した．
脳症判別では，正例を AESD，負例を ES，FS，MERS

相関ヒストグラムを用いた脳症判別と遺症判別のとした．脳症判別のテスト人数は，正例と負例をそれ手法について述べる．提案手法では，図 4 のように，

ぞれ 13 人とし合計 26 人とした．脳症名別の人数は，

AESD であるかないかの 2 クラス分類を適用する．まAESD が 13 人，FS が 10 人，ES が 2 人，MERS がず AESD の脳波データベースと AESD 以外の脳波

1 人であった．後遺症判別では，正例を vegetative，

データベースとを事前に準備する．患者の脳波データ

severe，moderate-mild，負例を normal とした．後遺が入力されると相関ヒストグラム特徴量を算出し，識症判別のテスト人数は，正例と負例が同数になるよう別器で分類する．AESD と判別されると次に後遺症判に AESD の患者からランダムに選択し，正例と負例を別を行う．後遺症レベルは軽度であればその患者の予それぞれ 6 人とし合計 12 人とした．AESD の後遺症

後の心配は少ないが，重度や中度の場合は注意が必要のレベル別の人数は，vegetative が 1 人，severe が 21135

電子情報通信学会論文誌 2016/12 Vol. J99–D No. 12

26	
26	
  

22	
  
22	
20	
  
20	
18	
  
18	

5	

10	

20	

26	
26	
  
24	
  
24	

22	
22	
  

20	
  
20	
18	
  
18	
チャネル内	 チャネル間	
 統合	

26	
26	
  
24	
  
24	
22	
  
22	
20	
  
20	
18	
  
18	

0.1	
 0.2	
 0.5	

1	

ビン数(個)	

ペアの組合せ方	

波形の時間長(秒)	

(a)	

(b)	

(c)	

Fig. 7図 7 脳症判別において特徴抽出のパラメータを変化させた時の性能
Encephalopathy classification performance while changing parameters

10	

20	

2	

12	
  
12	
平
均 11	
11	
  
成
功 10	
10	
  
人
数 9	
9	
  
人
8	
8	
  

( )	

12	
  
12	
平
均 11	
11	
  
成
功 10	
10	
  
人
数 9	
9	
  
人
8	
8	
  
チャネル内	 チャネル間	
 統合	

( )	

( )	

12	
  
12	
平
均 11	
11	
  
成
功 10	
10	
  
人
数 9	
9	
  
人
8	
8	
  

5	

平
均
成
功
人
数
人

( )	

平
均
成
功
人
数
人

24	
  
24	

( )	

( )	

平
均
成
功
人
数
人

0.1	
 0.2	
 0.5	

1	

ビン数(個)	

ペアの組合せ方	

波形の時間長(秒)	

(a)	

(b)	

(c)	

2	

図 8 後遺症判別において特徴抽出のパラメータを変化させた時の性能
Fig. 8 Aftermath classification performance while changing parameters

人，moderate-mild が 3 人，normal が 6 人であった．

価した．全患者の内 1 人分の脳波データを抜き出して患者一人あたりの脳波データの時間長は T1 = 120 秒

テスト事例とし，残りを訓練事例とする leave-one-outとした．この脳波データを切り出すために，脳波計で法を適用した．識別器には線形 SVM [13] を使用した．

測定を開始した後，症状の疑いがある個所が診られる

特徴量として，チャネル内相関ヒストグラム hw ，チャ

時刻を医師が指定し，さらに前後 60 秒にも疑いのあ

ネル間相関ヒストグラム hb ，結合相関ヒストグラム

る波形が含まれていることを医師が確認した．症状がhc を用いた．ヒストグラムのビン数は B = 5, 10, 20

疑われる個所とは，体動などのノイズが少なく，類似とし，波形ペアの時間長は T2 = 0.1, 0.2, 0.5, 1, 2 秒とする波形が繰り返し出現する定常脳波のことを指す．

した．ランダムに抽出する波形ペアの個数 S は 1, 000

脳波計のパラメータは医師が診断に用いる標準設定と以上から判別性能に影響がほとんど見られなかったが，し，チャネル数は N = 10，配置は図 1 とした．サン

ここでは 10, 000 とした時の結果について述べる．

プリング間隔は 10 ミリ秒とした．なお，ノイズの閾

相関ヒストグラムのパラメータを変更した時の脳症

値は医師と相談し Tn = 350µV と固定した．ノイズ

判別の性能を図 7 に示す．一つのパラメータを固定しの閾値の妥当性を探るために，定常脳波 (120 秒 × 26

残り全てのパラメータを変化させた時の成功人数につ名) に対して，各チャネルで測定した電位差の絶対値

いて平均と標準偏差を求めた．棒グラフが平均を表しについて頻度分布 (図 6) を求めた．この結果，全体のエラーバーが標準偏差を表す．図中の (a) より，ヒス内で 96.6% が 200µV 以下に収まることが分かった．

トグラムのビン数は 5 個や 10 個と比べて 20 個の方がなお体動起因のノイズを確認したところ全部で 5 個所性能が高いこと，(b) より，チャネル内相関ヒストグ

みられたが，それらの最大値平均は 495 ± 141µV で

ラムやチャネル間相関ヒストグラムと比べて結合相関あり Tn により除外されていた．

ヒストグラムの方が性能が高いことが分かった．また5. 1. 2 相関ヒストグラムのパラメータ評価(c) より，波形ペアの時間長は 0.5 秒か 1 秒の時に平提案手法のパラメータについて，チャネルの数と配置

均成功人数が多かった．ただし，標準偏差は時間長がが同じ設定で測定された脳波データベースを用いて評

1 秒に比べ 0.5 秒の方が小さかった．この結果より，

1136

論文／相関ヒストグラムを用いた小児急性脳症の判別

脳症判別で最も性能が高いパラメータはビン数 20 個，

タセットに対して，AESD 以外の脳症の小児 13 名

時間長 0.5 秒の結合相関ヒストグラムであった．

(FS が 8 人，ES が 4 人，MERS が 1 人，平均年齢

次に，後遺症判別の性能について相関ヒストグラム

3.5 ± 1.6 歳) と健常者 13 名 (平均年齢 4.2 ± 3.1 歳)のパラメータを変更した時の変化を図 8 に示す．脳症を加え計 52 名で評価を行った．この実験での健常者判別のパラメータ評価と同様に成功人数の平均と標準とは，FS が治った小児や身震い発作の小児など脳波に偏差を求めた．図中の (a) と (b) では脳症判別の結果異常が診られない人を対象とした．健常者の脳波は脳と同じ傾向がみられたが，(c) では 1 秒，2 秒の時に平症患者と同じ条件で測定した．健常者の脳波データか

均成功人数が多かった．ただし，標準偏差は 2 秒に比ら正常な徐波睡眠が表れている時刻を医師に指定して

べて 1 秒の方が小さかった．この結果より，後遺症判

もらい特徴抽出の区間 (120 秒) とした．識別器の訓練

別で最も性能が高いパラメータはビン数 20 個，時間

サンプルに 5. 1. 1 のデータセット 26 名を用い，この長 1 秒の結合相関ヒストグラムであった．

実験で追加した 26 名をテストサンプルとして用いた．

5. 1. 3 既存手法との比較提案手法の特徴量と識別器は 5. 1. 3 と同じとした．そ

既存手法と提案手法の比較実験を行った．チャネルの結果，AESD 以外の脳症 13 名とも正しく AESD 以間の脳波データから相互相関を用いて抽出した 5 つの外と判別され，健常者 13 名とも AESD 以外と判別さ指標 [2](peak value, instant at which peak occurs,

れた．本論文の目的は AESD である患者を発見する

centroid, equivalent width, mean square abscissa)

ことにあり提案手法が有効であることを確認した．

を，チャネルの全組合せ (10 C2 = 45) で求め，ベクト

5. 1. 5 考ルの各要素に並べた特徴量 (5 × 45 = 225 次元) を用脳症判別において特徴量のどの要素が判別に貢献しいた．ノイズの影響も存在すると考えらえるため，既ているかを調査した．提案手法の特徴量は 5. 1. 3 と同察

存手法でも提案手法と同様に閾値を設け，50µV からじとした．図 9(a) に AESD の例を，(b) に ES, FS,

650µV の間を 50µV 刻みで評価した．なお，既存手

MERS の例を示す．線形 SVM の識別境界面の法線法のノイズ閾値は性能が最も高かったもの (脳症判別

ベクトルを重みとして図 10 に可視化した．図中の値

450µV，後遺症判別 50µV) を採択した．提案手法のは重みが正方向に大きいほど AESD の判別に貢献し特徴量はビン数 20 個，時間長 1 秒のチャネル間相関ており，重みが負方向に小さいほど ES, FS, MERS

ヒストグラムとした．識別器は提案手法と既存手法との判別に貢献していることを表す．特に，相関係数

もに線形 SVM を用いた．脳症判別の実験では，テスを −1 と 1 付近で算出する波形ペアが属するビンがト人数が 26 人のうち，判別に成功した人数は既存手

AESD に寄与しており，−0.3 と 0.3 付近のビンが ES,

法が 16 人で提案手法が 26 人であった．また後遺症判

FS, MERS に寄与していた．図 9 からも AESD は別の実験では，テスト人数が 12 人のうち，判別に成功

ES, FS, MERS と比べて相関係数が −1 と 1 付近の頻した人数は既存手法が 9 人で提案手法は 12 人であっ度が多いことが確認できる．文献 [7], [11], [12] では，

た．性能向上の理由として，既存手法と比べて提案手

AESD は他の脳症に比べて脳波データに単相性の徐法は，医師の波形の診方に近いからだと考えられる．

波が繰り返し出現することが多いと述べられており，

既存手法は 120 秒間の連続した波形から相互相関を求

このような徐波を含む波形ペアが相関係数 1 付近に集めたのに対し，提案手法はランダムに抽出した 1 秒間

まったと考えられる．一方，相関係数が −1 付近の波の波形から相関係数を求めた．臨床現場では 120 秒の形ペアについてはこれまでに知られていない新たな現波形を一度に診ることはなく，3. 1 でも述べたように象であり，臨床現場において今後のさらなる解析が必

短区間の波形を診ている．これらの波形には医師が用要である．さらに，AESD 患者と健常者との間で相関いる脳症の特徴が含まれており相関ヒストグラムにもヒストグラムを比較した．図 12 に 5. 1. 4 の評価で用反映されたと考えられる．以上の結果より，提案手法

いた健常者の特徴量を示す．図 9(a) の AESD 患者のの相関ヒストグラムは既存手法 [2] と比べて判別性能

特徴量と比較すると，相関係数が −1 と 1 付近の頻度が高いことを確認した．

に，ES, FS, MERS の例と同様に違いが表れることが

5. 1. 4 AESD 患者以外のテスト人数を増やした場合の評価
提案手法の有効性を確認するために，5. 1. 1 のデー

分かった．
次に，後遺症判別について重みを可視化した結果を
図 11 に示す．図中の値は重みが正方向に大きいほど1137

電子情報通信学会論文誌 2016/12 Vol. J99–D No. 12
0.12	
  

0.12	
  

0.1	
  

0.1	
  

0.1	
  

0.08	
  

0.08	
  

0.08	
  

0.04	
  

0.04	
  

0.02	
  

0.02	
  

0	
  

0	
  

-1

0
相関係数	

1	

0.12	
  

0.1	
  

0.1	
  

0
相関係数	
(a) AESDの特徴量	

0	
  

0	
  

-1

0
相関係数(ES)	

1	

1	

0
相関係数(MERS)	

1	

0.1	
  
0.08	
  

	

	

	

0.02	
  

0
相関係数	

頻
度 0.06	
  

0.04	
  

0.02	
  

-1

0.12	
  

頻
度 0.06	
  

0.04	
  

0	
  

1	

0.08	
  

頻
度 0.06	
  

0.04	
  
0.02	
  

-1

0.12	
  
0.08	
  

頻
度 0.06	
  	

頻度 0.06	  		頻
度 0.06	
  

0.12	
  

0.04	
  
0.02	
  

-1

0
相関係数(FS)	

0	
  

1	

-1

(b) その他の脳症の特徴量	

Fig. 9図 9 脳症判別に用いる相関ヒストグラムの例
Examples of correlation histogram for encephalopathy classification

0.6	

1.0	

重

重

	

	

0	
-0.2	
-1

Fig. 10

0
相関係数	

1	

図 10 脳症判別に寄与する重みの可視化
Weights contributing to performance for encephalopathy classification

0	
-0.6	
-1

0
相関係数	

1	

図 11 後遺症判別に寄与する重みの可視化
Fig. 11 Weights contributing to performance for aftermath classification
0.12

重度と中度の後遺症レベルの特徴を表しており，重み

0.1

0.08

が負方向に小さいほど軽度の後遺症レベルの特徴を表

頻度 0.06

している．特に，相関係数が 1 付近のビンが重度と中0.04

度に，0.6 付近のビンが軽度に貢献していることが分かった．文献 [7], [11], [12] では，AESD の後遺症が重度になるほど平坦な波形が出現する傾向があると述べられており，このような波形のペアが相関係数 1 付近に集まったと考えられる．また文献 [7] では，後遺症

0.02
0

-1

0
相関係数

1

図 12 健常者から生成した相関ヒストグラムの例
Fig. 12 Example of correlation histogram generated
from a healthy control subject

が軽度に近ければ α 波や θ 波の活動が確認されると述べられており，それらの波形ペアの相関係数が 0.6 付

判別に有効なビンに属する相関係数を算出した波形ペ近に集まったと考えられる．

アについて，AESD 患者における出現頻度をチャネル

5. 2 脳症判別に有効な波形ペアの可視化の組合せ毎にカウントした．その結果，相関係数が 1

脳波計のどのチャネルが脳症判別に寄与するか解付近のビンではチャネル 7 とチャネル 10 の組合せの析した．提案手法の特徴量は 5. 1. 3 と同じとした．

カウント数が最大であり，相関係数が −1 付近のビンAESD の判別に有効なヒストグラムのビンは図 10 でではチャネル 3 とチャネル 10 の組合せのカウント数

示したように相関係数が −1 と 1 付近に属していた．

が最大であった．これらのチャネルの組合せは判別性

1138

論文／相関ヒストグラムを用いた小児急性脳症の判別

電位差(µV)	

前頭部	

200	
200

電位差(µV)	

5

0	
0
6

100
1000	

200
2000	

300
400
3000	
4000	
時間(ms)	

500
5000	

600
6000	

2

4

7

5

10	

700
7000	

8

1

3

9

7
10	

2

6

後頭部	

後頭部	

条件2： 右側欠如	

10:C4-T4
前頭部	

前頭部	

0	
0
5

-200	
-200

100
1000	

200
2000	

300
400
3000	
4000	
時間(ms)	

500
5000	

600
6000	

1

3

9

700
7000	

図 13 チャネル 7 とチャネル 10 で測定された波形ペアの例
Fig. 13 Pair of waves obtained from channel 7 andchannel 10

電位差(µV)	

3

条件1： 欠如なし	

200	
200

0
0	

7
10	

4

5

1
9

3

7
10	

8
後頭部	

条件3： 左側欠如	

後頭部	

条件4： 両側欠如	

図 15

後頭部のチャネルの数と配置が異なる場合の実験条件
Fig. 15 Experimental condition of number of channels and diﬀerent layout of channels

3:FP2-C4

200	
200
0	
0

れの図は，相関係数が 1，もしくは，−1 付近のビンに

-200	
-200

カウントされた波形ペアを表す．なお，波形ペアは図00	

電位差(µV)	

1
9

-200	
-200

0
0	

前頭部	

7:FP2-T4

100
1000	

200
2000	

300
400
3000	
4000	
時間(ms)	

500
5000	

600
6000	

700
7000	

チャネル 10 の組合せであり，電極 T4 付近の脳内で発10:C4-T4200	
200

生した波が電極 FP2 と電極 C4 付近の脳内へ同じ位相で伝搬されたと考えられる．図 14 はチャネル 3 と0	0チャネル 10 の組合せであり，電極 C4 付近の脳内で

-200	
-200

0
0	

中の太枠で囲った部分である．図 13 はチャネル 7 と発生した波が電極 FP2 と電極 T4 付近の脳内に逆位
100
1000	

200
2000	

300
400
3000	
4000	
時間(ms)	

500
5000	

600
6000	

700
7000	

図 14 チャネル 3 とチャネル 10 で測定された波形ペアの例
Fig. 14 Pair of waves obtained from channel 3 andchannel 10相で伝搬されたと考えられる．他のクラスタ中心に近い波形ペアやクラスタ数を変更した場合の波形ペアも確認したが，上記と同様の傾向で波が伝搬していた．

5. 3 チャネルの数と配置が異なる場合の判別性能の評価
提案手法の相関ヒストグラムにより，チャネルの数

能に最も寄与していると言える．なお，これらのチャと配置が異なる場合でも正しく判別できるかどうかをネルの配置は図 1 と対応しており，前頭部の右脳付近評価した．臨床現場で脳波データを測定する際，患者に配置されていたことが分かる．さらに，カウント数の状況に応じて後頭部に取り付けるチャネル設定が変が上位のチャネルの組合せを解析したところ，同様にわることがあるため，以下の条件 (図 15) で評価した．

•

条件 1：欠如なし

次に，脳症判別に有効なチャネルの組合せで測定さ•条件 2：右側欠如 (チャネル 4，8 が無し)

れた波形ペアを可視化した．全ての波形ペアを一度に•条件 3：左側欠如 (チャネル 2，6 が無し)

見ることは難しいため，上記の解析でカウントした波•

条件 4：両側欠如 (チャネル 2，4，6，8 が無し)

右脳付近に配置されている傾向が見られた．

形ペアを k-Means 法でクラスタリングした．ここで訓練事例は条件 1 とし，テスト事例はそれぞれの条件

は例として k = 5 でクラスタリングしあるクラスタのとした．特徴量は 5. 1. 3 と同じとした．後頭部のチャ中心に近い波形ペアを図 13 と図 14 に示す．それぞ

ネルの数と配置が異なる場合の判別性能を表 1 に示す．
1139

電子情報通信学会論文誌 2016/12 Vol. J99–D No. 12
表 1 チャネルの数と配置が異なる場合の判別性能
Table 1 Classification performance in diﬀerent number of channels and diﬀerent layout of channels
条件 1
条件 2
条件 3
条件 4

脳症判別
26/26
26/26
26/26
26/26

後遺症判別
12/12
12/12
12/12
12/12

ference on Communications, pp. 239 – 243, 2009.
[4]

A. Temko, O. Doyle, D. Murray, G. Lightbody,
G. Boylan, and W. Marnane, “Multimodal predictor of neurodevelopmental outocome in newbornswith hypoxic-ischaemic encephalopathy,” Computers in Biology and Medicine, pp. 169 – 177, 2015.

[5]

R. Ahmed, A. Temko, W. Marnane, G. Lightbody, and G. Boylan, “Grading hypoxic-ischemic encephalopathy severity in neonatal EEG using GMM
supervectors and the support vector machine,” Clinical Neurophysiology, Vol. 127, no. 1, pp. 297 – 309,

表中の値は分子が判別できた人数で分母がテスト人数を表す．この結果より，テスト事例でチャネルの数と

2016.
[6]

R. Ahmed, A. Temko, W. Marnane, G. Boylan, G.

配置に変化があったとしても，脳症判別と後遺症判別Lightbody, “Grading brain injury in neonatal EEGともに高い性能になることが分かった．以上より，提using SVM and supervector kernel Acoustics,” Proceedings of IEEE International Conference on Speech

案手法を適用することで，チャネルの数と配置が違っても脳症と後遺症の判別性能は維持できることを確認

and Signal Processing, pp. 5894 – 5898, 2014.
[7]

M. Oguri, Y. Saito, C. Fukuda, K. Kishi, A.
Yokoyama, L. Sooyoung, H. Torisu, M. Toyoshima,

した．

H. Sejima, S. Kaji, S. Hamano, T. Okanishi, Y.

6. む す び

Tomita, and Y. Maegaki, “Distinguishing acute encephalopathy with biphasic seizures and late reduced

本論文では，発症初期の小児急性脳症の診断支援シ

diﬀusion from prolonged febrile seizures by acute

ステムを目指し，脳症が疑われる脳波データが入力さphase EEG spectrum analysis,” Yonago Acta med-

れると，脳症とその後遺症を判別する手法について述

ica, Vol. 59, pp. 1 – 14, 2016.
[8]

前垣 義弘, “実践小児脳波入門—日常診療に役立つ脳波ア
トラス—,” 永井書店, 2012.

[9]日本臨床神経生理学会, “デジタル脳波の記録・判読の手引
き,” 診断と治療社, 2015.
E. Hussain, D. Nordli, “EEG patterns in acute pediatric encephalopathies,” Clinical Neurophysiology,
Vol. 30, no. 5, pp. 539 – 544, 2013.
奥村彰久, “急性脳症における脳波,” 脳と発達, Vol. 43,

べた．提案手法は脳波データからランダムに波形ペアを抽出し，それらの相関係数の頻度分布から相関ヒス
トグラムを求めた．救急搬送された小児患者から測定した脳波データベースを用いた評価により，既存手法[10]に比べて提案手法は性能が高いことを確認した．また，臨床現場の課題である脳波計のチャネルの数と配置が異なる場合でも提案手法が有効であることを確認した．急性脳症の所見が疑われる波形を連続で 120 秒[11]

no. 2, pp. 110 – 116, 2011.
[12]

ほど患者から取得できれば，提案手法を用いて診断支援システムを構築できる可能性があることが示唆された．ただし，システムとしての有効性を確認するためには，患者数が増えた時の検証や医師によるユーザス[13]

井上岳司, 川脇壽, 温井めぐみ, 九鬼一郎, 岡崎伸, 富和清隆, 天羽清子, 外川正生, 林下浩士, 塩見正司, “当院救急外
来でペーパレス脳波を施行した症例の臨床的検討,” Vol.
44, no. 4, pp 305 – 309, 2012.
C. Cortes, and V. Vapnik, “Support-Vector Networks,” Machine Learning, Vol. 20, no. 3, pp. 273– 297, 1995.

タディなど，今後のさらなる実証実験が必要である．
文[1]（平成 xx 年 xx 月 xx 日受付）

献

V. Bajaj, and R.B. Pachori, “Classification of Seizure
and Nonseizure EEG Signals Using Empirical Mode
Decomposition,” IEEE Transactions on Information
Technology in Biomedicine, vol. 16, no. 6, pp. 1135 –
1142, 2012.

[2]

S. Chandaka, A. Chatterjee, and S. Munshi, “Crosscorrelation aided support vector machine classifier forclassification of EEG signals,” Expert Systems with
Applications, Vol. 36, no. 2, pp. 1329 – 1336, 2009.

[3]

M.K. Kumar, and D.N. Dutt, “SVM based Identification and Classification Schizophrenia from EEG
using Graph Theory,” Proceedings of National Con-

1140

西山

正志

（正員：シニア会員）

2002 岡山大学大学院博士前期課程了．
株式会社東芝研究開発センターを経て，現在鳥取大学大学院工学研究科准教授．学際
情報学博士（東京大学）．画像認識，拡張現実感の研究に従事．2006 本会パターン認
識・メディア理解研究会研究奨励賞, 2007
画像センシングシンポジウム優秀論文賞 2009 山下記念研究賞

論文／相関ヒストグラムを用いた小児急性脳症の判別などを受賞．情報処理学会会員

臼井 愛美
2016 年 鳥取大学工学部 知能情報工学科
卒業．

岩井 儀雄

（正員）

1992 年 (平成 4 年) 大阪大学基礎工学
部情報工学科卒業．1997 年 (平成 9 年) 大
阪大学大学院基礎工学研究科博士課程後期修了．同年同大学院助手．2003 年 (平成15 年) 同大学院助教授．2004 年 (平成 16年)5 月〜2005 年 (平成 17 年)3 月英国ケ

ンブリッジ大学客員研究員．2007 年 (平成 19 年) 同大学院
准教授．2011 年 (平成 23 年）鳥取大学大学院工学研究科教授．コンピュータビジョン，パターン認識の研究に従事．博士
（工学）

大栗 聖由
2009 年（平成 21 年）鳥取大学医学部保健学科検査技術科学専攻卒業．2010 年（平成 22 年）鳥取大学医学部附属病院臨床検査技師として入職．2016 年（平成 28 年）
鳥取大学大学院医学系研究科医学専攻博士課程修了．神経生理学や電気生理学，小児神経学の研究に従事．博士（医学）前垣 義弘
昭和 63 年 鳥取大学医学部卒業．平成元年鳥取県立中央病院，平成 2 年国立療養所西鳥取病院，平成 5 年鳥取大学医学部附属病院，平成 9 年 Cleveland Clinic
Foundation，平成 15 年鳥取大学講師，平成 16 年同大学准教授を経て，現在同大学
医学部脳神経小児科教授．日本小児神経学会評議員，日本てんかん学会評議員・理事．小児神経疾患，神経生理の研究に従事．
博士（医学）

1141