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J-GLOBAL ID：201702237540270942   整理番号：17A0998998

神経変性疾患と健常者における筋萎縮性側索硬化症の分類のための特徴抽出の影響【Powered by NICT】

The impact of feature extraction for the classification of amyotrophic lateral sclerosis among neurodegenerative diseases and healthy subjects

著者 (1件)： Bilgin Suleyman (Department of Electrical and Electronics Engineering, Faculty of Engineering, Akdeniz University, Antalya, Turkey)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 31  ページ： 288-294  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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)

抄録/ポイント： 筋萎縮性側索硬化症(ALS),パーキンソン病(PD)及びHuntington病(HD)を含む神経変性疾患(NDD)は人体におけるニューロンの構造変性として定義することができる。NDDは歩行動力学を破壊する多彩な臨床症状を引き起こす可能性があることを関連文献で言及した。歩行分析の特性化は,ALSの進行と他のNDDの早期診断,効率的な治療計画とモニタリングのために重要である。13ALS,PD1520HDと16名の健常被験者から得られた化合物力信号(CFS)の六十五分記録のデータベースを研究に使用した。CFSは歩行中の各被験者の左右両足の力信号の組成である。CFSは研究における異なるウェーブレットを用いた6値離散ウェーブレット変換(DWT)を用いた特徴の定量のための分解した。得られた特徴は線形判別分析(LDA)とナイーブベイズ分類器(NBC)において五倍交差検証(FFCV)の試験の手段を用いて評価した。結果として,すべての分類におけるD5(4.6875 9.375Hz),ALSとPDにおけるD4(9.375 18.75Hz),ALS対社におけるD2(37.5 75Hz)およびD6(2.3438 4.6875Hz)ALS対PD+HDとALS対Co+PD+HD分類とALS対HD分類は研究の終わりにおける健康と他のNDD被験者間でALSの識別のためのCFSにおける最も重要な周波数帯として決定した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  データベース ,  歩行 ,  早期診断 ,  Parkinson病 ,  波束 ,  治療計画 ,  Huntington病 ,  *筋萎縮性側索硬化症 ,  周波数帯 ,  ニューロン
準シソーラス用語： Bayes分類器 ,  線形判別分析 ,  被験者 ,  *神経変性疾患 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kewords筋萎縮性側索硬化症 ,  離散ウェーブレット変換 ,  線形判別分析 ,  ナイーブBayes分類 ,  神経変性疾患

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 神経変性疾患 ,  健常者 ,  筋萎縮性側索硬化症 ,  分類 ,  特徴抽出