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J-GLOBAL ID：201702245693261002   整理番号：17A0964815

決定融合を用いた実時間低酸素予測【Powered by NICT】

Real-Time Hypoxia Prediction Using Decision Fusion

著者 (5件)： Acharya Sayandeep (Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University, Philadelphia, PA, USA) ,  Rajasekar Arjun (Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University, Philadelphia, PA, USA) ,  Shender Barry S. (Human Systems Department, Naval Air Warfare Center Aircraft Division, Patuxent River, MD, USA) ,  Hrebien Leonid (Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University, Philadelphia, PA, USA) ,  Kam Moshe (Department of Electrical and Computer Engineering, Newark College of Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 21  号： 3  ページ： 696-707  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 長期間の高高度で動作したヒトは,しばしば低酸素に悩まされている。低酸素の開始に起因する生理学的および認知的変化の開始は,曝露された個人に直ちには明らかでないかもしれない。これらの変化は,分,時間の認識されていないできると大きな性能劣化または完全な無能力につながる可能性がある。低酸素の開始のために減少した生理的状態を監視し,検出できる動的システムは有害転帰を防ぐ可能性がある。本研究では,並列M次決定融合アーキテクチャに基づく実時間低酸素モニタリングシステムを開発した。血液酸素飽和度レベルと高度測定値を入力し,低酸素レベルの推定が出力である。高度変化に関連した血中酸素飽和度と機能障害のための新しい時間発展モデルを開発した。提案されたモデルは,高度で被験者の入院期間に基づく種々の低酸素レベルの正確な追跡を可能にする。Bayes意思決定定式化を用いて,システムは,低酸素の程度の全球推定値を生成する。検出システムは適用性と精度を実証するために,人工的データおよび実データセットに対して試験した。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： 定式化 ,  計算機アーキテクチャ ,  推定量 ,  *酸素欠乏 ,  監視装置 ,  ヒト ,  機能障害 ,  動的系 ,  *予測 ,  意思決定 ,  生理学 ,  適応性 ,  時間発展
準シソーラス用語： 血液酸素飽和度 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  生体遠隔測定  (EL03030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 決定融合 ,  実時間 ,  低酸素 ,  予測