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J-GLOBAL ID：201702289865423849   整理番号：17A0346968

改良K-最近傍ネットワークに基づくてんかん脳波信号解析【JST・京大機械翻訳】

Epilepsy Electroencephalogram Signal Analysis Based on Improved k-nearest Neighbor Network

著者 (6件)： Yu Xian (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  Liu Chengcheng (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  Dai Jiafei (Nanjing General Hospital of Nanjing Military Command) ,  Li Jin (College of Physics and Information Technology, Shaanxi Normal University) ,  Wang Jun (Image Processing and Image Communications Key Lab, Nanjing University of Posts and Telecommunications) ,  Hou Fengzhen (School of Science, China Pharmaceutical University)
資料名： Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi  (Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi)
巻： 33  号： 6  ページ： 1039-1045  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2182A  ISSN： 1001-5515  CODEN： SYGZF2  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： 現在,複合ネットワークの研究は脳波信号研究のホットスポットになっている。脳波ネットワークによって発生した時系列はネットワークノード情報を保存しているため,ネットワークによって発生する時系列を研究することは,てんかん脳波信号を研究するための目的を達成することができる。これに基づき,本論文では,改良されたK-最近傍ネットワークに基づいて,てんかんのEEG信号を分析するための方法を提案した。研究結果により、ネットワークによる時系列のパワースペクトルを研究することによって、元のてんかん脳波信号のパワースペクトルを直接研究することは、健常者とてんかん患者を区別しやすくなることが明らかになった。さらに,改良K-最近傍ネットワークのクラスタリング係数も,健常者とてんかん患者を区別することができた。本研究の結果により、てんかん研究及び今後の臨床診断に関連する参考根拠を提供することが期待される。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *脳波 ,  患者 ,  *てんかん ,  パワースペクトル ,  ホットスポット ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  クラスタ係数 ,  健常者 ,  ネットワークノード ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： improved k-nearest neighbor network ,  time series ,  epilepsy ,  analysis of electroencephalogram signals

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (3件)： てんかん ,  脳波信号 ,  解析