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J-GLOBAL ID:201502256434063195   整理番号:15A0502384

離散ウェーブレット変換法を用いた心拍変動信号による糖尿病患者のコンピュータ支援診断

Computer-aided diagnosis of diabetic subjects by heart rate variability signals using discrete wavelet transform method
著者 (7件):
資料名:
巻: 81  ページ: 56-64  発行年: 2015年06月 
JST資料番号: T0426A  ISSN: 0950-7051  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)
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慢性の生涯に渡る健康状態である糖尿病(DM)は,増大する血糖値によって特徴付けられる。DMに対する治療法はないので,主な焦点はこの病気の制御にある。それゆえにDMの診断や治療は非常に重要なものである。DMの最も一般的な合併症は網膜障害,末梢神経障害,腎症,心筋障害を含む。糖尿病は心拍変動(HRV)に影響する心臓血管の自律性神経障害を引き起こす。したがって,他の原因が不在の場合,HRV解析が糖尿病の診断のために利用できる。本研究では心電図(ECG)信号から抽出された心拍(HR)情報を用いることによって,健常者クラスと糖尿病クラスの分類のための自動化システムを開発することを目指す。HRVのスペクトル分析は自律糖尿病性神経障害を持つ患者を識別し,自律神経系(ANS)の機能障害の早期診断を与える。正常な機能が損なわれたANSとの有意な相関関係は,離散ウェーブレット変換(DWT)法を用いることによって得られるHRVスペクトル指数で観察される。これを考慮して自動的にDMを診断・検出するために,最大5レベルまでDWT分解を実行し,様々な詳細に渡るDWTの係数レベルでエネルギ,サンプルエントロピ,近似エントロピ,尖度,歪度特徴を抽出した。HR信号から抽出されたDWT係数の最大5次レベルまで相対的なウェーブレットエネルギと,エントロピ特徴を抽出した。それらの特徴はBhattacharyya空間アルゴリズム,t検定,Wilcoxon検定,受信者動作特性曲線(ROC),エントロピといった様々なランキング法を用いることによってランク付けされた。次に,ランク付けされた特徴は決定木(DT),K最近傍(KNN),Naive Bayes(NBC),サポート・ベクトル・マシン(SVM)を含む異なる分類器に送り込まれる。本結果は最小数の特徴を用いることによって実行された最大の診断に関する判別性能を示した。本システムを利用すると10分割交差検定を用いたDT分類器によって平均精度92.02%,感度92.59%,特異度92.59%が得られた。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (3件):
分類
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内分泌系の診断  ,  その他の情報処理  ,  生体計測 
タイトルに関連する用語 (4件):
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