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J-GLOBAL ID：201702264177740727   整理番号：17A0173647

多変量符号転移エントロピーに基づくてんかん脳波解析【JST・京大機械翻訳】

Epileptic EEG Based on Improved Multivariate Symbolic Transfer Entropy

著者 (5件)： Liu Qianqian (Image Processing and Image Communications Key Lab,Nanjing University of Posts &Telecommunications) ,  Dai Jiafei (Nanjing General Hospital of Nanjing Military Command) ,  Li Jin (College of Physics and Information Technology,Shanxi Normal University) ,  Wang Jun (Image Processing and Image Communications Key Lab,Nanjing University of Posts &Telecommunications) ,  Hou Fengzhen (School of Science,China Pharmaceutical University)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 31  号： 5  ページ： 983-988  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  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： 大脳神経細胞群の異常な同期放電はてんかんの病因であり、この異常放電は現在てんかんを診断する重要な根拠である。複雑性理論を利用しててんかん信号を分析することはすでに研究の焦点になっているが、記号遷移エントロピーは反応システムの混乱程度の非線形指標であり、てんかん脳波信号の特徴抽出において重要な役割を果たす。符号移動エントロピーは,二つの変数間の動力学的特徴と方向性情報を測定するために一般的に用いられ,複数の変数間の相互作用を無視している。本論文では、多変量符号転移エントロピー研究に基づき、てんかん脳波信号を分析し、実験中にオリジナル信号を符号化した後、数値分析を行い、誘導信号及び信号長さの選択及びロバスト性分析を行い、この方法が健常者とてんかん患者の脳波信号に対して顕著な区別を行うことができることを示した。このアルゴリズムのロバスト性は信頼でき,本研究の結果は臨床診断に役立つ。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  反応系 ,  *てんかん ,  患者 ,  数値解析 ,  カオス ,  指向性 ,  病因 ,  *エントロピー ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 健常者 ,  脳波信号 ,  複雑性 ,  大脳 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： EEG signal ,  multivariate symbolic transfer entropy ,  complexity theory

分類 (4件)： 神経系の疾患  (GN03000O) ,  先天性疾患・奇形一般  (GD03010V) ,  神経系の診断  (GN02000H) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多変量 ,  符号 ,  エントロピー ,  てんかん ,  脳波解析