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J-GLOBAL ID：201702276916523157   整理番号：17A0275228

若年および中年脳波信号のマルチスケール符号系列エントロピーの解析【Powered by NICT】

Analysis of multiscale sign series entropy of the young and middle-aged electroencephalogram signals

著者 (6件)： Du Fei (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 General Hospital of Nanjing Military Command, China) ,  Hou Fengzhen (School of Science, China Pharmaceutical University, Nanjing China) ,  Li Jin (College of Physics and Information Technology, Shanxi Normal University, Xi’an China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 1530-1534  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： 脳波(EEG)信号の生理学的解析は,脳機能と生理学的状態の活性を評価する上で非常に重要である。EEGは脳疾患の臨床検査の手段である。年齢はEEGの結果に影響する重要な因子の一つである。EEG信号解析は主に信号の時系列を解析するために,マルチスケールエントロピー(MSE)解析[1 3]は時系列の有限長さを分析するために使用する方法である。マルチスケール記号列エントロピー(MSSE)法は若年および中年におけるEEG信号の解析のために提案した。データ長,語長,雑音,マルチスケールなどのいくつかの側面からの信号を解析するために提案した方法を用いた。これらの因子の影響を解析することにより,異なる年齢のEEG信号を識別することができる。マルチスケール記号列エントロピー(MSSE)解析アルゴリズムは若年および中年,EEG信号の伝統的病理学的解析のための一つの基準値を持つことが期待されるから脳電気信号を効果的に分離することができる。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： 雑音 ,  電気信号 ,  脳疾患 ,  *中年期 ,  *脳波 ,  臨床検査 ,  病理学 ,  生理学 ,  文字列 ,  *エントロピー ,  規格値
準シソーラス用語： 脳機能 ,  *マルチスケール ,  *脳波信号 ,  *若年 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 若年 ,  中年 ,  脳波信号 ,  マルチスケール ,  符号系列 ,  エントロピー ,  解析