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J-GLOBAL ID：201702260603548622   整理番号：17A1484473

一般化発作検出のための可視性グラフを用いた発作パターンのEEG分析【Powered by NICT】

EEG analysis of seizure patterns using visibility graphs for detection of generalized seizures

著者 (8件)： Wang Lei (Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands) ,  Wang Lei (Epilepsy Center Kempenhaeghe, Heeze, The Netherlands) ,  Long Xi (Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands) ,  Long Xi (Philips Research, Eindhoven, The Netherlands) ,  Arends Johan B.A.M. (Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands) ,  Arends Johan B.A.M. (Epilepsy Center Kempenhaeghe, Heeze, The Netherlands) ,  Aarts Ronald M. (Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands) ,  Aarts Ronald M. (Philips Research, Eindhoven, The Netherlands)
資料名： Journal of Neuroscience Methods  (Journal of Neuroscience Methods)
巻： 290  ページ： 85-94  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1129A  ISSN： 0165-0270  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： 時間及び周波数領域における伝統的なEEG特徴は知的障害(ID)を呈したてんかん集団における限られた発作検出性能を示した。さらに,検出性能に及ぼすEEG発作パターンの影響はあまり研究されていない。単一チャネルEEG信号は可視性グラフ(VGS)に写像することができ,基本的な可視性グラフ(VG),水平VG(HVG),と差VG(DVG)を含む。これらのグラフを用いて,異なるEEG発作パターンを特性化した。EEG発作パターンを同定し,全般発作の検出におけるその有効性を実証するために,一つのEEGチャネルからのIDを有するてんかん患者29名に615時間のEEG記録を分析した。発作検出のための識別力を用いて新しい特徴は,VGS法を用いて得た。DVGの次数分布(DD)は各発作パターンの脳波を明確に区別できた。DVG度エントロピーとべき乗則度電力を初めてここで提案した,発作と非焼き付きEEG間で有意差を示した。HVG病により測定した接続構造はVGおよびDVGによるものよりも背景から発作EEGを区別できる。周波数解析に基づく従来のEEG特徴集合は,ベンチマーク特徴集合として使用した。サポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて,ベンチマーク特徴集合(感度24%,FD_t/時間1.8秒の)の発作検出性能は,一EEGチャネル(38%の感度,FD_t/時間1.4s)から抽出し,筆者らの提案したVGSの特徴を組み合わせることにより改善することができる。提案したVGSベース特徴はID患者の発作検出を改善するのに役立つ。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： *グラフ ,  ベンチマーク ,  周波数領域 ,  サポートベクトルマシン ,  エントロピー ,  チャネル ,  *発作 ,  患者 ,  電力 ,  *可視度 ,  周波数解析 ,  脳波 ,  てんかん ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： べき乗則 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 可視性グラフ(VG) ,  水平VG(HVG) ,  差分VG(DVG) ,  EEG発作パターン ,  発作検出 ,  知的障害

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 一般化 ,  発作 ,  可視性 ,  グラフ ,  EEG ,  分析