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J-GLOBAL ID：201702258722565874   整理番号：17A1397450

短尺加速度計信号を用いた全ぱん性強直間代性発作の検出【Powered by NICT】

Detection of generalized tonic-clonic seizures using short length accelerometry signal

著者 (6件)： Kusmakar Shitanshu (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Melbourne, Vic - 3052, Australia) ,  Karmakar Chandan K. (School of Information Technology, Deakin University, Burwood, Melbourne, VIC 3125, Australia) ,  Yan Bernard (Melbourne Brain Centre, Royal Melbourne Hospital, Dept. of Medicine, The University of Melbourne, Vic - 3052, Australia) ,  O’Brien Terence J. (Melbourne Brain Centre, Royal Melbourne Hospital, Dept. of Medicine, The University of Melbourne, Vic - 3052, Australia) ,  Muthuganapathy Ramanathan (Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology Madras, India) ,  Palaniswami Marimuthu (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Melbourne, Vic - 3052, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 4566-4569  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： てんかん発作は脳における過剰と急激な電気放電により特性化した。ニューロンの非同期発火が非誘発けいれん,てんかんにおける予期せぬ突然死の原因となりうる(SUDEP)を引き起こす。てんかん患者の遠隔モニタリングはSUDEPを防ぐことができる。ウェアラブル加速度計センサーに基づくシステムはてんかん患者の外来モニタリングに有効であることを示した。しかし,これらのシステムは発作持続時間と誤警報率(FAR)の間のトレードオフを持っている。システムのFARは,発作の持続時間を増加すると減少した。さらに,多重センサ検出システムの全体性能を改善するための共役で使用されている。本研究では,短時間(≧10s)と発作を検出できる単一手首に付けられた加速度計センサに基づくシステムを提案した。発作検出は,カーネル化サポートベクトルデータ記述(SVDD)のような機械学習アプローチを採用することにより行った。提案した手法は12人の患者から収集したデータで検証し,ビデオ遠隔測定ユニットで記録の約966時間に相当した。アルゴリズムは0.72=24hの平均FARで95.23%の発作検出感度をもたらした。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： センサ ,  ニューロン ,  継続時間 ,  てんかん ,  *加速度計 ,  遠隔測定 ,  患者 ,  放電 ,  アルゴリズム ,  遠隔監視 ,  キャラクタリゼーション ,  機械学習 ,  *発作
準シソーラス用語： マルチセンサ ,  携帯式モニタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 加速度計 ,  強直 ,  間代性発作