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J-GLOBAL ID:201702256762718117   整理番号:17A0414551

Photoplethysmogramsにおける実時間パルス波形のセグメンテーションとアーチファクト検出のためのアルゴリズム【Powered by NICT】

An Algorithm for Real-Time Pulse Waveform Segmentation and Artifact Detection in Photoplethysmograms
著者 (4件):
資料名:
巻: 21  号:ページ: 372-381  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)
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光電脈波,酸素飽和度,心拍出量を測定し,自律神経機能を評価すると,末梢血管疾患を検出するための広範囲の医療機器に使用されている。アーチファクトは光電脈波信号(PPG)を役に立たなくする可能性がある。アーチファクトを同定できるアルゴリズムは非常に重要である。しかし,公表されたPPGアルゴリズムはアルゴリズムと研究デザインにおける制限されている。そこで筆者らは,時間領域における輪郭解析に基づく実時間パルス波形(PWF)セグメンテーションとアーチファクト検出のための新しい埋め込みアルゴリズムを開発した。PWFとアーチファクト分類についての概要を提供し,開発したPWF解析を紹介し,32ビットARMコアマイクロコントローラへの実装を示した。PWFによる解析は,等しい部品における睡眠実験室,エルゴメトリー実験室,集中治療室で罹患した63人の被験者からのデータ記録を用いて検証した。アルゴリズムの出力は31.5の総持続時間とPPGの調和した専門家の注釈と比較した。アルゴリズムは,99.6%の拍動-拍動比較感度,特異性90.5%,98.5%の精度,および98.3%の精度を達成した。Cohenのカッパ係数として表現評定者間一致は0.927であり,F値は0.990であった。結論として,PWF解析はPPG信号品質測定,リアルタイムアノテーション,データ圧縮,および振幅,持続時間および立上り時間のような付加的な脈波指標の計算のための適切な方法であると思われる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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生体計測  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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