文献

J-GLOBAL ID：201702288438235414   整理番号：17A0213972

無線てんかん発作検出のためのエネルギー効率の良いEEGモニタリングシステム【Powered by NICT】

Energy Efficient EEG Monitoring System for Wireless Epileptic Seizure Detection

著者 (4件)： Hussein Ramy ,  Ward Rabab ,  Wand Z. Jane ,  Mohamed Amr
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLA  ページ： 294-299  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： 無線EEGモニタリングシステムは,臨床現場外発作検出のための使用に成功した。無線EEGセンサノードは,取得,符号化データを送信するサーバ側にかなりの量の電池のエネルギーを消費する。本論文では,センサの電池寿命を増加するためにエネルギー効率監視システムを導入した。より詳しくいえば,ここでは,アーチファクトに対してロバストであり,発作に関連した最も判別特徴を選択できることを特徴抽出法を提案した。第二に,サーバ側で発作検出精度を損なうことなく,データ伝送のためのセンサノードで必要なエネルギーを低減するためのランダム(MAR)法での欠測を利用する方法を示した。最後に,期待値最大化(EM)法をサーバ側で使用欠測値を代替であるかを示した。提案方式の性能を最先端の方法のものと比較し,発作検出精度を損なうことなく低消費電力を達成することを示した。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： ロバスト性 ,  *発作 ,  センサ ,  特徴抽出 ,  *エネルギー効率 ,  アーチファクト ,  *監視装置
準シソーラス用語： 低電力化 ,  EMアルゴリズム ,  データ伝送 ,  検出精度 ,  電池寿命 ,  センサノード ,  *てんかん性発作 ,  *ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生体計測  (EL03020C) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線 ,  てんかん発作 ,  エネルギー効率 ,  EEGモニタリング