スパース低ランク最適化を用いた多チャネル睡眠紡錘波検出【Powered by NICT】

Parekh Ankit; Selesnick Ivan W.; Osorio Ricardo S.; Varga Andrew W.; Rapoport David M.; Ayappa Indu

文献

J-GLOBAL ID：201702227168906632 整理番号：17A1381882

スパース低ランク最適化を用いた多チャネル睡眠紡錘波検出【Powered by NICT】

Multichannel sleep spindle detection using sparse low-rank optimization

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資料名：
巻： 288 ページ： 1-16 発行年： 2017年
JST資料番号： A1129A ISSN： 0165-0270 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)

ヒト睡眠EEGの自動単一チャネルスピンドル検出器は人間の専門家による視覚的注釈とは異なり他の記録されたチャネルにおけるスピンドルの存在を知らない。ヒト睡眠EEGにおける大域的および局所的紡錘体活性を検出することを目的とした多チャネル紡錘体検出法を提案した。非線形信号モデル,過渡的および振動成分の合計として入力EEGを仮定したを用いて,多チャネル過渡分離アルゴリズムを提案した。多チャネル振動成分の連続重複ブロックは低品位であると仮定したが,過渡的成分は零ベースラインと区分的に一定であると仮定した。推定振動成分は睡眠紡錘波を検出するための帯域通過フィルタとTeager演算子と結びつけて用いた。提案した方法は,二つの公開データベースに適用し,七つの既存の単一チャネル自動検出器と比較した。提案した紡錘体検出法のためのF_1スコアは二データベースのための平均0.66(0.02)と0.62(0.06)であった。一晩6チャネルEEG信号のために,提案したアルゴリズムは,対応するアルゴリズムパラメータの単一設定で,全てのチャネルを横切る睡眠紡錘波を同時に検出するために約4分を要した。紡錘体イベントをマークする意思決定ディジタルスクリーン上で見る中央チャネル以外のEEGチャネルにおける紡錘体の存在により影響を受け無意識が提案した方法は,特にヒトエキスパート挙動を,良好な紡錘体検出のための,模倣し,利用することを試みた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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生体計測

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