心房細動はすぐに危険となることはないが、脳梗塞の原因となるために早期の発見が重要である。データから心房細動を正確に検出することができれば、早期に治療を開始することが可能となり、重篤化を防ぐことが可能となる。Network)を用いて、心電図波形からの心房細動の正確な検出を行う。患者のホルター心電図からのデータについて、医師が様々な不整脈のラベリングを行っている。畳み込みニューラルネットワーク(CNN):CNNは畳み込み層、プーリング層からなり、全結合層を経て識別を行う結果:8人の患者からのデータに対してCNNに入力するラベリングしたデータを7500個作成した。この2割(1500個)をテスト用データとして除き、残りの6000個のデータに対して学習を行った。CNNの構成を図2に示す。そのパラメータ値を用いてテストを行った結果、98.533%の正答率を得た。