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J-GLOBAL ID：201702251748200304   整理番号：17A1466170

CEEMD領域における位相空間表現と統計的特徴に基づくEEG信号中のてんかん発作の自動同定【Powered by NICT】

Automated identification of epileptic seizures in EEG signals based on phase space representation and statistical features in the CEEMD domain

著者 (8件)： Jia Jian (School of Mathematics, Northwest University, Xi’an, Shaanxi 710127, China) ,  Jia Jian (Medical Big Data Research Center, Northwest University, Xi’an, Shaanxi 710127, China) ,  Goparaju Balaji (Massachusetts General Hospital, Neurology Department, Boston, MA 02114, USA) ,  Song JiangLing (School of Mathematics, Northwest University, Xi’an, Shaanxi 710127, China) ,  Song JiangLing (Medical Big Data Research Center, Northwest University, Xi’an, Shaanxi 710127, China) ,  Zhang Rui (School of Mathematics, Northwest University, Xi’an, Shaanxi 710127, China) ,  Zhang Rui (Medical Big Data Research Center, Northwest University, Xi’an, Shaanxi 710127, China) ,  Westover M. Brandon (Massachusetts General Hospital, Neurology Department, Boston, MA 02114, USA)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 38  ページ： 148-157  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： 専門医による目視検査をベースにしたてんかん性発作検出は厄介な,誤差とバイアスを受ける。本研究では,単一チャネルEEG信号を用いたてんかん発作の自動同定のための新しい方法を示した。生理学的信号解析のための効果的な特徴抽出方式を考案し,対応する成長曲線を構築するための適応雑音(CEEMDAN)法を用いた完全アンサンブル経験的モード分解を利用した。,種々の統計的特徴を特徴集合として成長曲線から抽出し,これは検出を完成させるためのランダムフォレスト分類器に供給される。抽出された特徴の適合性は統計的方法とグラフ解析を通して確立される。提案した方法は,Bonn大学からの公的に利用可能なEEGデータベースを用いたてんかん発作と発作信号の分類の良く知られた問題について評価した。分類法の性能を評価するために,10倍交差検証を行った。最先端技術アルゴリズムと比較して,数値結果は,精度,感受性,特異性およびCohenのカッパ統計の観点から提案方式の優れたアルゴリズム性能を確認した。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： 図式解法 ,  成長曲線 ,  アルゴリズム ,  チャネル ,  銅 ,  データベース ,  雑音 ,  適応性 ,  *発作 ,  肉眼検査 ,  統計的方法 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： *てんかん性発作 ,  *脳波信号 ,  *統計的特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： EEG ,  てんかん発作検出 ,  完全アンサンブル経験的モード分解 ,  ランダム森林分類器

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 位相空間 ,  表現 ,  統計的特徴 ,  EEG信号 ,  てんかん発作 ,  同定