文献

J-GLOBAL ID：201702233634625760   整理番号：17A1026751

圧縮センシングと高次基底関数を用いた脳脳卒中モニタリング【Powered by NICT】

Brain stroke monitoring using compressive sensing and higher order basis functions

著者 (3件)： Stevanovic Marija Nikolic (School of Electrical Engineering, University of Belgrade, Belgrade, Serbia) ,  Scapaticci Rosa (Institute for the Electromagnetic Sensing of the Environment - National Research Council, IREA-CNR, Naples, Italy) ,  Crocco Lorenzo (Institute for the Electromagnetic Sensing of the Environment - National Research Council, IREA-CNR, Naples, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUCAP  ページ： 2742-2745  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： 脳卒中モニタリングのために,スパース処理フレームワークにおける,高次基底関数の利用を考察した。全脳の誘電率を検索する代わりに,目的は,二測定間の脳の電磁パラメータの変化を推定した。測定した電磁場の違いが脳卒中進行を示すと仮定した。平均頭部モデルと異なる雑音レベルを用いて,著者らは,この方法が低信号対雑音比(SNR)と脳組織パラメータの限られた事前知識も正確な結果をもたらすことを示した。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： 雑音指数 ,  誘電率 ,  SN比 ,  *基底関数 ,  電磁場 ,  *脳卒中
準シソーラス用語： 事前知識 ,  脳組織 ,  頭部モデル ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 圧縮センシング ,  基底関数 ,  脳 ,  脳卒中 ,  モニタリング