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J-GLOBAL ID：201702244028939183   整理番号：17A0205897

それは,心室細動のリズム同定のためのマルチパラメータ融合BPニューラルネットワークの設計に使用される。【JST・京大機械翻訳】

Design of BP neural network based on multi-parametes for VF detection

著者 (8件)： Yu Ming (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences) ,  Chen Feng (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences) ,  Zhang Guang (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences) ,  Gu Biao (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences) ,  Li Liangzhe (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences) ,  Wang Chunchen (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences) ,  Wang Dan (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences) ,  Wu Taihu (Institute of Medical Equipment,Academy of Military Medical Sciences)
資料名： Junshi Yixue  (Junshi Yixue)
巻： 40  号： 10  ページ： 829-832,838  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2949A  ISSN： 1674-9960  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:室Chan節律ととリズムを区別するためのマルチパラメータ融合BPニューラルネットワークを構築すること。方法:ECG信号から18個の固有値を抽出し、それぞれECG信号の形態分布、ガウス性、振幅スペクトル、変異性、複雑度などの各方面の特徴を標識した。これらの固有値を入力ベクトルとして、多パラメータ融合BPニューラルネットワークを構築し、訓練を行い、室Chan節律ととリズムを区別するための分類器を得た。結果と結論:構築したBPニューラルネットワークはそれぞれVFDBデータベースとCUDBデータベースに基づいて実験を行い、識別精度はそれぞれ%%と95.37%に達した。既存の方法と比較して,同定性能は著しく改善された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  心電図 ,  変異 ,  *心室細動 ,  データベース ,  固有値
準シソーラス用語： 複雑度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *リズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： electrocardiogram ,  ventricular fibrillation ,  BP neural network ,  multi-parameter fusion identification

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 心室細動 ,  リズム ,  同定 ,  マルチ ,  パラメータ ,  融合 ,  BPニューラルネットワーク ,  設計