文献

J-GLOBAL ID：201702263992054516   整理番号：17A0257905

隠れMARKOVモデルに基づくJ波自動識別検出【JST・京大機械翻訳】

A method for automated J wave detection based on hidden Markov model

著者 (3件)： Li Dengao (College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology) ,  Bai Yanfei (College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology) ,  Zhao Jumin (College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 42  号： 11  ページ： 112-115,118  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  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： J波検査は臨床上にある心臓病を判定する非侵襲的マーカー手段として用いることができる。本論文では,3つの時間領域の特徴ベクトルと2つのウェーブレットベースの特徴ベクトルを含む5つの特徴ベクトルを定義し,主成分分析を用いて特徴ベクトルの次元を減少させ,分類器の入力として使用した。これらの特徴ベクトルを用いて隠れマルコフモデルを訓練し,最終的な判定結果を出力する。結果は,提案方法が93.8%の平均精度,94.2%の平均感度,93.3%の平均特異性と93.4%の平均陽性予測値を提供し,高い評価基準を示し,この方法がJ波を正確に検出できることを示した。また,この方法で心電図中の他の病変波形を検出することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 評価基準 ,  *隠れMarkovモデル ,  心電図 ,  心臓病 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 予測値 ,  特異性 ,  特徴ベクトル ,  時間領域 ,  非侵襲 ,  *自動認識 ,  *Osborn波 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： automated J wave detection ,  ECG ,  feature extraction ,  principal component analysis(PCA) ,  hidden Markov model(HMM)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 隠れMarkovモデル ,  J波 ,  自動識別