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J-GLOBAL ID：201702246158485309   整理番号：17A1398882

ECG分類に関する尾長効果【Powered by NICT】

Long-tail effect on ECG classification

著者 (5件)： Thai N. H. (Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Viet Nam) ,  Nghia N. T. (Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Viet Nam) ,  Binh D. V. (Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Viet Nam) ,  Hai N. T. (Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Viet Nam) ,  Hung N. M. (Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Viet Nam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSE  ページ： 34-38  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： 心疾患はヒトの健康に著しく影響する。ECG信号は心臓診断予測と医師を支援する重要な情報である。E CG(心電図)分類器に関する以前の研究では,最先端の方法はMITデータセットを用いて予測結果を評価し,高精度を記録した。しかし,正常拍動の数は,すべてのデータセットの83,6%をカバーするデータセットは長い尾部現象を持ついくつかの診断ビートは少数の試料であった。そこで本論文では,ロングテール効果が除去された最先端の方法を用いてシステム性能を評価することであった。この方法は,二つのシナリオで試験した,最初のシナリオは,認識のためのクラスとして正常ビートを考慮していることであるので,結果におけるロングテール効果を持つ可能性がある。ロングテール効果が除去された第二のものは診断ビートのみを検討した。実験はロングテール現象は予測結果に著しく影響することを証明した。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： 医師 ,  心拍 ,  *心電図 ,  心臓 ,  心臓病 ,  予測
準シソーラス用語： システム性能 ,  ロングテール ,  高精度 ,  最先端 ,  ヒトの健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 生体計測  (EL03020C) ,  生体遠隔測定  (EL03030N) ,  循環系の診断  (GJ02000V) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ECG ,  分類 ,  尾長