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J-GLOBAL ID：201702274260493228   整理番号：17A0241110

後流への睡眠遷移に基づく健康と不眠症患者の分類【Powered by NICT】

Classification of healthy and insomnia subjects based on wake-to-sleep transition

著者 (5件)： Dissanyaka C. (School of Engineering, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Cvetkovic D. (School of Engineering, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Abdullah H. (Razak School of Engineering and Advanced Technology, Universiti Teknologi, Malaysia, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Ahmed B. (Texas A&M University, Education City, Doha, Qatar) ,  Penzel T. (Charite Universit, atsmedizin, Berlin, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECBES  ページ： 480-483  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： 本研究では,伴流への睡眠遷移(睡眠開始プロセス)特徴に基づく健康および不眠症患者を分類する目的で行った。機能は,周波数領域でのノンパラメトリックおよびパラメトリック法を用いてこれらの信号から抽出した。ウェーブレット変換を用いて非パラメトリック特徴を計算した:相対出力脳波サブバンド(デルタ,シータ,アルファ,ベータ及びガンマ)。その後睡眠開始基準エポックをそれぞれデルタ及びアルファの最初と最後の交差を用いて決定した。統計的解析は,得られた特徴に適用した。データを二群:訓練データと試験データに分割した。分類ツリーモデルは,訓練データ上で実行される試験データにおける健康と不眠症基を予測した。K倍交差検証法をこの評価のために使用した。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： *患者 ,  交差検証法 ,  ウェーブレット変換 ,  *伴流 ,  統計解析 ,  周波数領域 ,  脳波 ,  ノンパラメトリック法 ,  *不眠
準シソーラス用語： 試験データ ,  訓練データ ,  EPOC ,  サブバンド ,  パラメトリック法 ,  *健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 後流 ,  睡眠 ,  遷移 ,  不眠症 ,  患者 ,  分類