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J-GLOBAL ID：201302238142357721   整理番号：13A0930093

再帰性複合ネットワークに基づく心房細動の予測再発

Predicting recrudescence of atrial fibrillation based on recurrence complex network

著者 (3件)： Bai Baodan (Dep. of Electronic Engineering,Fudan Univ., Shanghai) ,  Wang Yuanyuan (Dep. of Electronic Engineering,Fudan Univ., Shanghai) ,  Yang Cuiwei (Dep. of Electronic Engineering,Fudan Univ., Shanghai)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 33  号： 4  ページ： 809-815  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  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： 再帰性複合ネットワーク(RCN)に基づく方式を,心房細動(AF)の再発を予測するために提案する。動物実験からイヌのプレAF心外膜信号を得る。信号をRCNに変換した後に,平均度合,クラスタ化係数,および4ノード主題パラメータを抽出する。次に,サポートベクトルマシンを使用して,AFの再発を予測する。方式は3つのグループを含んでいる動物実験データを採用して評価する:A(通常信号),B(再発型:発作性AF信号),およびC(再発型:永続的AF信号)。予測感受性,特性と精度は,それぞれ86.79%,93.36%,91.14%であり,再帰性定量分析法(RQA)方式のものより良い。結果は,方式にはAFの再発を予測する能力があり,術後評価への重要な臨床的意味を持っていることを実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 複合系 ,  *ネットワーク ,  心房細動 ,  サポートベクトルマシン ,  再帰性 ,  測定データ ,  定量分析 ,  評価 ,  パラメータ
準シソーラス用語： 実験データ ,  定量分析法 ,  臨床的意味

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 再帰性 ,  心房細動 ,  予測 ,  再発