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J-GLOBAL ID：201702234222672916   整理番号：17A0275223

改良されたk最近傍ネットワークに基づく脳波信号解析【Powered by NICT】

Electroencephalogram signal analysis based on the improved k-nearest neighbor network

著者 (6件)： Yu Xian (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Liu Chengcheng (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Wang Jun (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Dai Jiafei (Nanjing General Hospital of Nanjing Military Command, China) ,  Li Jin (College of Physics and Information Technology, Shaanxi Normal University, Xi’an China) ,  Hou Fengzhen (School of Science, China Pharmaceutical University, Nanjing China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 1492-1497  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： 本論文では,著者らは改善されたk-最近傍ネットワークから変換されることを時系列に基づくてんかん脳波を解析する方法を提案した。複雑ネットワークの研究では,脳波信号の最新の研究となっている。ネットワークにより生成された脳波時系列は,ネットワークのノード情報を維持し,ネットワークからの時系列を研究もてんかん脳波を研究する目的を達成することができる。本実験の結果は,ネットワークからの時系列のパワースペクトルを研究する時系列のパワースペクトルよりも容易に直接正常およびてんかん患者を区別するための脳データから発生することを示した。添加では,改良されたk-最近傍ネットワークのクラスタ化係数を研究するてんかんによる正常および患者間を識別することもできた。本研究では,てんかんと臨床診断の研究のための重要な基準を提供することができる。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： パワースペクトル ,  てんかん ,  患者 ,  *脳波 ,  クラスタ化 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  複雑ネットワーク ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 脳波信号 ,  解析