文献

J-GLOBAL ID：201302260483806813   整理番号：13A1145244

時系列シーケンスマージング法に基づく発作間てんかん型放電の自動検出

Automatic detection of interictal epileptiform discharges based on time-series sequence merging method

著者 (6件)： ZHANG Jian (Dep. of Automation, School of Information Sci. and Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai ...) ,  ZOU Junzhong (Dep. of Automation, School of Information Sci. and Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai ...) ,  WANG Min (Dep. of Automation, School of Information Sci. and Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai ...) ,  CHEN Lanlan (Dep. of Automation, School of Information Sci. and Engineering, East China Univ. of Sci. and Technol., Shanghai ...) ,  WANG Chunmei (Dep. of Electronic Engineering, Shanghai Normal Univ., Shanghai 200234, P.R. China) ,  WANG Guisong (Dep. of Neurosurgery, Renji Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai 200233, P.R. China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 110  ページ： 35-43  発行年： 2013年06月13日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,発作間てんかん型放電(IED)の検出率を改善するために,増加・減少シーケンスのマージャー(MIDS)に基づくIEDの新しい自動検出法を提案した。初めに,IEDの臨床視覚検出の特性を強調するために,増加・減少シーケンス,および完全・不完全波をレビューした。その結果,時間領域脳波(EEG)信号に対するシーケンスマージングルールおよびアルゴリズムを提案した。実験の結果,リズム波および徐波に関する性能MIDS検出が臨床視覚検出に非常に近いことを示した。第二に,時間領域におけるIED特徴に従い,MIDS検出法をIEDフラグメントに適用した。その結果,非IEDフラグメントの誤検出がいくらかあったが,ほとんどのIEDフラグメントを認識できることを示した。このような誤検出率を低減するために,17の特性および3人の患者のEEG記録の232フラグメントに関する訓練にサポートベクトルマシン(SVM)を適用した。SVM改善により,てんかん症の疑いのある32人の患者のサンプル外臨床EEG記録を分析し,臨床医がマークしたIEDフラグメントの95.9%の検出に成功した。この結果は,本提案アルゴリズムがIED検出において良く機能し,臨床医のてんかん症診断を支援するための有望な候補であることを示している。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 発作 ,  *てんかん ,  脳波 ,  サポートベクトルマシン ,  検出 ,  時系列 ,  マージング ,  放電 ,  信号特性
準シソーラス用語： 時間領域 ,  自動検出

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 時系列 ,  シーケンス ,  マージング ,  発作 ,  てんかん ,  放電 ,  自動検出