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J-GLOBAL ID：201702238158853518   整理番号：17A1036583

被験者間変動のもつれを解く:12誘導心電図からの心室頻拍起源の自動局在化【Powered by NICT】

Disentangling inter-subject variations: Automatic localization of ventricular tachycardia origin from 12-lead electrocardiograms

著者 (6件)： Chen Shuhang (Zhejiang University, China) ,  Gyawali Prashnna K. (Rochester Institute of Technology, NY, USA) ,  Liu Huafeng (Zhejiang University, China) ,  Horacek B. Milan (Dalhousie University, Halifax, NS, Canada) ,  Sapp John L. (Dalhousie University, Halifax, NS, Canada) ,  Wang Linwei (Rochester Institute of Technology, NY, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 616-619  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： 心室頻拍(VT)の自動,リアルタイム局在は,インターベンション治療の効率と有効性を改善することができる。VTの出口部位を心電図(ECG)のQRS形態を生じさせるため,12誘導心電図からVT出口を予測するための実現可能なことが示されている。しかし,既存の研究は重要な課題:ECGデータの有意な被験者間不均一性のために限られた分解能と精度を報告した。本論文では,対照的な正則化を用いたノイズ除去オートエンコーダを用いた深層ネットワークを通してデータの変動の要因を分離し,明示的に表現する方法を示した。心室起源の39名の患者と1012名の異なる部位から採取したECGデータセット上でこの方法の性能を実証した。活性化の起源を局在化の精度の向上を予測のための規定されたQRS特徴,心電図データの変動の要因を分離することなく標準オートエンコーダネットワークの利用を用いた従来の手法と比較して得られた。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： 雑音低減 ,  患者 ,  不均一性 ,  分解能 ,  ネットワーク ,  正則化 ,  *心室頻拍 ,  *心室 ,  *心電図
準シソーラス用語： 高精度化 ,  インターベンション治療 ,  実時間 ,  *局在化 ,  *12誘導心電図 ,  *被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 心臓作用薬の臨床への応用  (GW07030Y) ,  循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 被験者 ,  12誘導心電図 ,  心室頻拍 ,  起源 ,  局在化