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J-GLOBAL ID：201702226895521342   整理番号：17A1397109

QR分解を用いたファジィ近傍保存解析を用いた脳卒中後の痴呆の分類強化【Powered by NICT】

Classification enhancement for post-stroke dementia using fuzzy neighborhood preserving analysis with QR-decomposition

著者 (4件)： Al-Qazzaz Noor Kamal (Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia; UKM Bangi, Selangor, 43600, Malaysia) ,  Ali Sawal (Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia; UKM Bangi, Selangor, 43600, Malaysia) ,  Ahmad Siti Anom (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia; UPM Serdang, Selangor 43400, Malaysia) ,  Escudero Javier (Institute for Digital Communications; School of Engineering; The University of Edinburgh; EH9 3FB; United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 3174-3177  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,血管性認知症(VaD),脳卒中関連軽度認知障害(MCI)患者15名,および作業記憶(WM)タスク中の15名の対照健常人の5人の患者の脳波(EEG)を識別することであった。EEGアーチファクト除去のためのハイブリッド前処理手法として独立成分分析(ICA)とウェーブレット変換(WT)を用いた。三つの異なる特徴は,洗浄したEEG信号スペクトルエントロピー(SpecEn),順列エントロピー(PerEn)とTsallisエントロピー(TsEn)から抽出した。二分類スキームは,次元縮小法としてサポートベクトルマシン(SVM)とk-最近傍法(kNN)-QR分解(FNPAQR)を持つファジィ近傍保存解析を適用した。FNPAQR次元縮小手法はkNNのためのSVM分類精度を82.22%から90.37%に,82.6%から86.67%であった。これらの結果は,FNPAQRは一貫してVaD,MCI患者と対照健常人の識別を改善する,VaDとMCI患者の同定を支援するための有用な特徴選択できることを示唆した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *脳卒中 ,  サポートベクトルマシン ,  ウェーブレット変換 ,  エントロピー ,  *QR分解 ,  脳血管性認知症 ,  *曖昧さ ,  次元縮小 ,  独立成分分析 ,  患者 ,  特徴選択 ,  脳波
準シソーラス用語： Tsallisエントロピー ,  スペクトルエントロピー ,  健常者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (9件)： QR分解 ,  ファジィ ,  近傍 ,  保存 ,  解析 ,  脳卒中 ,  痴呆 ,  分類 ,  強化