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J-GLOBAL ID：201502209132703775   整理番号：15A1127823

EEG信号に基づく麻酔特性パラメータの解析【Powered by NICT】

Analysis of Anesthesia Characteristic Parameters Based on the EEG Signal

著者 (2件)： Wang Feng (School of Medical Instrument and Food Engineering, Univ. of Shanghai for Sci. and Technol., Shanghai) ,  Li Xiaoou (School of Medical Instrument and Food Engineering, Univ. of Shanghai for Sci. and Technol., Shanghai)
資料名： Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi  (Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi)
巻： 32  号： 1  ページ： 13-18,31  発行年： 2015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： 全ての収集した元の脳波計(EEG)信号は,低周波とスパイク雑音に対象とした。この事実によれば,本研究では,ウェーブレット変換と独立成分分析(ICA)の組合せに基づく雑音除去を行った。,複雑性,近似エントロピーとウェーブレットエントロピー値,三つの特性パラメータを用いて前処理されたEEGデータを計算した。特性パラメータの状態変化率によるEEG状態に識別判定を行った。麻酔と無麻酔による脳波データ処理結果は,三状態変化率のそれぞれ約50.5%,21.6%,19.5%に達することができたことを示した,ウェーブレットエントロピーの性能が最も高かった。それらの全ては,EEG分析に基づいた麻酔の深さの定量的研究の基礎として用いることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 独立成分分析 ,  データ処理 ,  LF【周波数】 ,  ウェーブレット変換 ,  脳波計 ,  前処理 ,  雑音 ,  雑音除去 ,  脳波 ,  *麻酔 ,  窒素複素環化合物 ,  ウレア化合物 ,  硫黄複素環化合物
準シソーラス用語： ウェーブレットエントロピー ,  近似エントロピー ,  複雑性 ,  *特性パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 生物薬剤学(基礎)  (GY01021U) ,  血液一般  (EJ03010L) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  生体計測  (EL03020C) ,  運動器系の基礎医学  (GG01020B) ,  細胞学一般  (EF01000A) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  界面の電気的性質一般  (BM03081H) ,  細胞生理一般  (EF02010S)

物質索引 (1件)： テブチウロン

タイトルに関連する用語 (4件)： EEG信号 ,  麻酔 ,  特性パラメータ ,  解析