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J-GLOBAL ID：201702224698761217   整理番号：17A0379811

心筋梗塞検出と分類 新しいマルチスケール深特徴学習アプローチ【Powered by NICT】

Myocardial infarction detection and classification - A new multi-scale deep feature learning approach

著者 (6件)： Wu J. F. (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, P. R. China) ,  Bao Y. L. (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, P. R. China) ,  Chan S. C. (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, P. R. China) ,  Wu H. C. (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, P. R. China) ,  Zhang L. (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, P. R. China) ,  Wei X. G. (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 309-313  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： 多分類の心筋梗塞(MI)の効率的な検出と分類アルゴリズム(すなわち,前と急性),ヒトの死亡率疾患の一つであることを示した。しかし,抽出された特徴は,クラス分離のための最適ではないかもしれないとして特徴抽出はMI分類における課題の一つである。この目的のために,新しい深い特徴学習ベースMI検出と分類手法を提案した。分類性能を最適化する抽出された特徴の表現を学習した。さらに,特徴学習をさらに向上させるために,特定の周波数分解能/スケールでMI特徴の抽出を容易にするために特徴学習プロセスの中にマルチスケール離散ウェーブレット変換を組み込んだ。最後に,ソフトマックス回帰を用い,特徴の学習最適表現に基づく多クラス分類器を構築することである。PTB診断データベースから得られた公開E CGデータセットを用いた実験結果は,提案した方法は,感度と特異性の点で他の最先端手法よりも優れた性能を達成できることを示した。提案アプローチの有効性および良好な性能はMI分類,または他の関連応用に対する魅力的な代替法として役立つ可能性がある。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： データベース ,  死亡率 ,  情報公開 ,  特徴抽出 ,  最適化 ,  *心筋梗塞 ,  ヒト ,  *学習
準シソーラス用語： 特異性 ,  多クラス分類 ,  離散ウェーブレット変換 ,  学習過程 ,  周波数分解能 ,  分類アルゴリズム ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  心臓  (EJ04020D) ,  循環系の基礎医学  (GJ01020K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 心筋梗塞 ,  分類 ,  マルチスケール ,  学習