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J-GLOBAL ID：201602213571798531   整理番号：16A0035340

12の特徴抽出とクラスタリングは高周波心電図信号を導く【Powered by NICT】

Feature extraction and clustering of 12 lead high frequency electrocardiogram signals

著者 (4件)： Wan Jing (School of Computer Sci. & Technol., Harbin Univ. of Sci. & Technol., Harbin) ,  Zhang Xiaorui (School of Computer Sci. & Technol., Harbin Univ. of Sci. & Technol., Harbin) ,  He Yunbin (School of Computer Sci. & Technol., Harbin Univ. of Sci. & Technol., Harbin) ,  Li Song (School of Computer Sci. & Technol., Harbin Univ. of Sci. & Technol., Harbin)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 32  号： 10  ページ： 2934-2939  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 本論文では,心筋梗塞(MI)に対する12鉛高周波心電図(HF-ECG)信号における大域的特徴のクラスタリングに適用した計算機科学に基づく自動分類アルゴリズムを提案した。健康状態心電図,早期心電図におけるMI,急性期心電図におけるMI,近段階心電図におけるMI,MIT-BIH標準心電図データベースから収集したを分析した。12鉛高周波心電図の融合特徴抽出への二次元主成分分析(2D-PCA)を使用した。加重平均二乗誤差属性に基づく遺伝的シミュレーテッドアニーリングK平均法によるクラスタリングアルゴリズムを改善した。従来のK-meansクラスタリングアルゴリズムと比較して,特性値がより簡単で直感的な,このアルゴリズムの平均分類精度は劇的に上昇し,これは12鉛高周波E CGをより効果的にできる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  データベース ,  *心電図 ,  固有値 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  アルゴリズム ,  *特徴抽出 ,  二次元 ,  鉛 ,  平均法 ,  *HF【周波数】
準シソーラス用語： 分類精度 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  平均二乗誤差 ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴抽出 ,  クラスタリング ,  高周波 ,  心電図信号