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J-GLOBAL ID：201702228870563459   整理番号：17A1396788

長い短期記憶ネットワークを利用した連続収縮期および拡張期血圧推定【Powered by NICT】

Continuous systolic and diastolic blood pressure estimation utilizing long short-term memory network

著者 (5件)： Lo Frank P.-W. (The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Li Charles X.-T. (The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Wang Jiankun (The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Cheng Jiyu (The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Meng Max Q.-H. (The Chinese University of Hong Kong, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 1853-1856  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： 今日用いられるリカレントニューラルネットワークの一つである長い短期記憶ニューラルネットワークに基づく新しい血圧推定法は良好な慢性疾患モニタリングのための本論文で提案した。ニューラルネットワークと共に,2段式零次保持(TZH)アルゴリズムと呼ばれる新しく提案された自由行動下血圧(ABP)加工技術も本論文で提示した。提案した方法は,脈波伝搬時間(PTT)に基づく伝統的な血圧推定アルゴリズムよりも利点を有している。推定BPおよびグランドトルース間の2乗平均平方根誤差(RMSE)を計算することによりアルゴリズムの有効性を検討した。著者らのアルゴリズムを用いて,試料を横切ってそれぞれ2.751mmHgと1.604mmHgの平均RMSE値と正確な収縮期血圧および拡張期血圧推定を示した。実験結果はLSTMに基づくBP推定は優れた精度と一般化のためのモニタリングシステムに埋め込まれた大きな可能性を秘めていることを示唆した。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： *血圧 ,  監視装置 ,  *ネットワーク ,  脈波 ,  ニューラルネットワーク ,  収縮期血圧 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  推定アルゴリズム ,  自由行動下血圧 ,  慢性疾患 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  *拡張期血圧 ,  *収縮期 ,  *短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 短期記憶 ,  収縮期 ,  拡張期血圧 ,  推定