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J-GLOBAL ID：201702224697240602   整理番号：17A1386474

心電図信号のカンターレットおよびシェアレット変換を用いた冠状動脈疾患,心筋梗塞および欝血性心不全の自動特性化【Powered by NICT】

Automated characterization of coronary artery disease, myocardial infarction, and congestive heart failure using contourlet and shearlet transforms of electrocardiogram signal

著者 (12件)： Acharya U Rajendra (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Acharya U Rajendra (Department of Biomedical Engineering, School of Science and Technology, SUSS University, Singapore) ,  Acharya U Rajendra (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Malaysia) ,  Fujita Hamido (Iwate Prefectural University (IPU), Faculty of Software and Information Science, Iwate 020-0693, Japan) ,  Sudarshan Vidya K (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Oh Shu Lih (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Adam Muhammad (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Tan Jen Hong (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Koo Jie Hui (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Jain Arihant (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Lim Choo Min (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Chua Kuang Chua (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 132  ページ： 156-166  発行年： 2017年 
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)

抄録/ポイント： 診断未確定の冠状動脈疾患(CAD)は急速に進展し,心筋への血流を減少させることにより心筋梗塞(MI)が得られた。MIとその位置のタイムリーな診断は重要であり,他は,拡大および左心室(LV)機能を損なう可能性がある。,CADおよびMIは診断試験時の心電図(ECG)により取られたものでは無いならば,それは欝血性心不全(CHF)につながる可能性がある。そこで本論文では,三種の心異常すなわち,CAD,MIとCHFの特性を比較した。の新しいアルゴリズム性能はE CG信号のカンターレットとシアレット変換に基づいている。連続ウェーブレット変換(CWT)を,scalogramを得るために正常,CAD,MIとCHF ECGビートを行った。カンターレットおよびシェアレット変換はスケイログラムに適用したそれぞれの係数を得た。,一次および二次統計的特徴すなわち,平均(M n i),分(M i n i),max(M x i),標準偏差(D s t i),平均出力(P a v g i),四分位範囲(IQR~i),Shannonエントロピー(E s h i),平均Tsallisエントロピー(E m t s i),尖度(K u r i),平均絶対偏差(M A D i),及び平均エネルギー(Ω m i),エントロピーは各カンターレットとシィアーレット係数から抽出した。重要な特徴のみが改善された2元粒子群最適化(IBPSO)特徴選択法を用いて選択した。選択された特徴は,分散分析(A NOVA)とrelieff法の解析を用いてランク付けした。高ランク付けされた特徴は,決定木(DT)とK最近傍(KNN)分類器に供した。提案した方法は,(i)カンターレット変換を用いた99.55%,99.93%および99.24%,および(ii)shearlet変換を用いて99.01%,99.82%および98.75%の精度,感度と特異性を達成した。二つの提案した技術の中で,カンターレット変換法は四クラスを分類することにおいてシアレット変換法よりもわずかに優れていた。コンターレットベース・技術と組み合わせた提案CWTは単一E CG試験を用いた三種類の心臓異常の診断をスピードアップするために病院で実行できる。この技術は,診断を確認するために必要不必要な診断検査を最小化した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *心筋梗塞 ,  分散分析 ,  標準偏差 ,  *心筋 ,  エントロピー ,  アルゴリズム ,  *うっ血性心不全 ,  等級づけ ,  血流 ,  *心電図 ,  特徴選択 ,  *キャラクタリゼーション ,  ディシジョンツリー ,  *冠動脈疾患
準シソーラス用語： カンターレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 冠動脈疾患 ,  心筋梗塞 ,  うっ血性心不全 ,  心電図 ,  連続ウェーブレット変換 ,  カンターレットおよびシェアレット変換

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 心電図信号 ,  冠状動脈疾患 ,  心筋梗塞 ,  欝血性心不全 ,  特性化