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J-GLOBAL ID：201702216518880017   整理番号：17A0275217

内部組成整列アルゴリズムに基づく職業ストレスの解析【Powered by NICT】

Analyzing occupational stress based on inner composition alignment algorithm

著者 (6件)： Shi Zhen (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing Univ. of Posts & Telecomm, China) ,  Wang Shitong (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing Univ. of Posts & Telecomm, China) ,  Wang Jun (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing Univ. of Posts & Telecomm, China) ,  Dai Jiafei (Nanjing Brain Hospital, China) ,  Hou Fengzhen (School of Science, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Li Jin (College of Physics and Information Technology, Shaanxi Normal University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 1462-1466  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： 学生と看護婦の職業性ストレスの異なるレベルを区別するために,本論文では,内部組成整列(IOTA)アルゴリズムを適用した学生の脳波(EEG)と看護師のEEG間の違いを解析し,脳波に及ぼす職業性ストレスの影響を調べた。IOTA法を用いて二つの異なる脳ネットワークを構築し,IOTA係数,クラスタ化係数と平均度を含むネットワーク特性を解析し,次に,南京軍事領域の総合病院からのEEGデータ学生EEGデータの九例と看護婦の同じ量を選択した。結果の精度を検証するために,SPSSを用いて有意差仮説試験を解析した。IOTA係数は学生のEEGと看護師の脳波の矛盾している。学生と比較して,看護師の脳ネットワークはより複雑である。看護婦の職業性ストレスのレベルは学生よりも高かった。IOTAアルゴリズムは学生と看護婦間の職業性ストレスを区別できると,全ての結果は,このアルゴリズムの有効性を示した。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： 仮説検定 ,  脳波 ,  *アルゴリズム ,  ネットワーク ,  クラスタ化 ,  看護師 ,  *アラインメント
準シソーラス用語： 有意差 ,  SPSS ,  総合病院 ,  *職業ストレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 組成 ,  整列 ,  アルゴリズム ,  職業ストレス ,  解析