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J-GLOBAL ID：201702234351045083   整理番号：17A1730102

連鎖パターンマイニングに基づく異常E CG波形の検出【Powered by NICT】

Detection of abnormal ECG waveform based on linkage pattern mining

著者 (3件)： Lee Saerom (Muroran Institute of Technology, 27-1, Mizumoto-cho, Muroran, Hokkaido, Japan) ,  Sugimoto Kaiji (Muroran Institute of Technology, 27-1, Mizumoto-cho, Muroran, Hokkaido, Japan) ,  Okada Yoshifumi (Muroran Institute of Technology, 27-1, Mizumoto-cho, Muroran, Hokkaido, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBAKE  ページ： 37-41  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： 12誘導心電図(ECG)は,体の十二の異なる部位(リード)から測定された心臓の電気的活動のグラフィック記録である。心電図を用いた心疾患を見出すために,多重リードとの関連で生じる異常を詳細にチェックする必要がある。このタスクは,多くの時間と努力が,心電図のための既存の自動解析ソフトウェアは,複数のリードを包括的に機能をもたないを必要とする。本研究では,心疾患の効果的な診断のための結合パターンマイニングに基づく異常E CG波形検出法を提案した。実験では,異常な波形の抽出精度は,健常者と心筋梗塞患者に対する実際のECGデータを用いて評価した。結果として,提案した方法は,正常/異常波形の適切な識別だけでなくそれらの総合的観測を可能にすることを示した。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： 心臓 ,  患者 ,  多重化 ,  心臓病 ,  心筋梗塞 ,  検出法 ,  *心電図
準シソーラス用語： 健常者 ,  12誘導心電図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 連鎖 ,  パターンマイニング ,  CG ,  波形