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J-GLOBAL ID：201702212249791038   整理番号：17A0214071

ディープニューラルネットワークを用いた心室性期外収縮拍動検出【Powered by NICT】

Premature Ventricular Contraction Beat Detection with Deep Neural Networks

著者 (5件)： Jun Tae Joon ,  Park Hyun Ji ,  Minh Nguyen Hoang ,  Kim Daeyoung ,  Kim Young-Hak
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLA  ページ： 859-864  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層ニューラルネットワークは心室性期外収縮(PVC)ビートの分類,Purkinje線維ではなく洞房結節により開始された不規則な心拍であるために提案した。分類の低い精度が得られるか,既存の心電図(ECG)データベースからのデータの限られた部分を用いてであるにもかかわらずいくつかの機械学習アプローチは,PVC拍動の検出のために提案した。本論文では,PVC拍動分類のための最適化された深層ニューラルネットワークを提案した。著者らの方法は,TensorFlow,Googleにより最初に開発したオープンソース機械学習プラットフォームである上で評価した。著者らの方法は,全体で99.41%精度とMIT-BIH不整脈データベースからの正常およびPVCを含む全80,836ECG拍動で96.08%の感度を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不整脈 ,  Purkinje線維 ,  機械学習 ,  洞房結節 ,  最適化 ,  深層 ,  心電図 ,  *ニューラルネットワーク ,  データベース ,  *心拍
準シソーラス用語： オープンソース ,  *心室性期外収縮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (3件)： ディープニューラルネットワーク ,  心室性期外収縮 ,  拍動