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J-GLOBAL ID：201402263249815767   整理番号：14A0715724

微分進化によるルール集合の自動抽出に基づくリアルタイムモバイルシステムによる閉塞性睡眠時無呼吸のモニタリング

Monitoring Obstructive Sleep Apnea by means of a real-time mobile system based on the automatic extraction of sets of rules through Differential Evolution

著者 (4件)： SANNINO Giovanna (Inst. of High Performance Computing and Networking (ICAR), National Res. Council of Italy (CNR), Via Pietro ...) ,  SANNINO Giovanna (Univ. of Naples “Parthenope”, Dep. of Technol., Naples, ITA) ,  DE FALCO Ivanoe (Inst. of High Performance Computing and Networking (ICAR), National Res. Council of Italy (CNR), Via Pietro ...) ,  DE PIETRO Giuseppe (Inst. of High Performance Computing and Networking (ICAR), National Res. Council of Italy (CNR), Via Pietro ...)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 49  ページ： 84-100  発行年： 2014年06月 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  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： リアルタイム閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)エピソード検出とモニタリングは一般集団の健康改善と死亡率および医療費用削減に関して,社会にとって重要である。現在,診断のため,OSA患者は,多くのセンサとワイヤが関与する,専門施設で実施される複雑で侵襲性の試験である睡眠ポリグラフ(PSG)を受ける。そのため,各患者は一晩の間を通じて同じ姿勢でいつづける必要があり,このため彼らの動きが制限される。本稿は1チャンネル心電図(ECG)データのみを収集する,OSA患者モニタリングのための容易で安価でポータブルアプローチを提示する。それは,一つのみの装着可能センサを必要とし,そのため患者は一晩中同じ姿勢を維持する制限が無く,検出とモニタリングはモバイルデバイスの使用によってどんな場所でも実施可能なので,患者の視点からは実施が容易である。本アプローチはモニタされる患者についてと心拍数変動(HRV)解析に由来する典型的パラメータを含むIF-THENルールのセットの形態での明示的知識の情報を含むデータベースからの自動抽出に基づいている。抽出は微分進化アルゴリズムの手法によりオフラインで実施される。そして,ルールの本セットを本研究室で開発したリアルタイムモバイルモニタリングシステムに生かすことが可能である:ECGデータは装着可能センサによってまとめられ,それがリアルタイムで処理されるモバイルデバイスに送られる。その後,HRV関連パラメータを本データからコンピュータ処理し,それらの値がOSA発生を記述するどれかのルールを活性化した場合,警報が自動的に作製される。本アプローチをOSA患者の良く知られた文献データベースで検証した。数学的結果は,精度と感度と特異性に関するその効果を明らかにし,達成ルールセットは,アプローチのユーザフレンドリーさを証明した。さらに,手法を,他の良く知られたクラシファイアと比較し,その識別能がより高いことを明らかにした。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： アルゴリズム ,  規則 ,  集合 ,  抽出 ,  実時間処理 ,  移動通信 ,  遠隔監視 ,  心機能検査 ,  *心電図 ,  変動 ,  センサ ,  情報抽出 ,  生体計測 ,  計測システム ,  *バイオテレメトリー ,  *計算機診断 ,  パターン認識 ,  ハードウェア設計 ,  *特徴抽出 ,  *睡眠時無呼吸症候群 ,  ウェアラブルセンサ ,  データセット ,  心拍数変動性
準シソーラス用語： データ集合 ,  モバイルシステム ,  リアルタイム処理 ,  ルール ,  自動抽出 ,  心電図解析 ,  心拍数変動 ,  知識抽出 ,  微分進化アルゴリズム ,  閉塞性睡眠時無呼吸

分類 (2件)： 呼吸器の診断  (GI02000S) ,  生体遠隔測定  (EL03030N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 微分進化 ,  ルール ,  集合 ,  自動抽出 ,  リアルタイム ,  モバイルシステム ,  閉塞性睡眠時無呼吸 ,  モニタリング