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J-GLOBAL ID：201702267163334618   整理番号：17A1396834

内部脈拍区間とサポートベクトルマシンに基づく心房細動の自動検出のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

A novel approach for automatic detection of Atrial Fibrillation based on Inter Beat Intervals and Support Vector Machine

著者 (3件)： Andersen Rasmus S. (Department of Electrical Engineering, Technical University of Denmark, 2800 Kgs. Lyngby, DENMARK) ,  Poulsen Erik S. (Cortrium ApS, 1437 Copenhagen K, DENMARK) ,  Puthusserypady Sadasivan (Department of Electrical Engineering, Technical University of Denmark, 2800 Kgs. Lyngby, DENMARK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 2039-2042  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： 心房細動(AF)は社会の主要な経済的負担に関連する最も一般的な心不整脈である。長期記録におけるAFの自動検出は,AFに関連する併存疾患の早期診断と管理を支援できる。長期心電図(ECG)記録から抽出した間ビート間隔(IBI)に基づくAF検出のための新しいアプローチを提案した。五時間領域特徴をIBIsから抽出し,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて分類を行った。結果は,生のECGに基づく技術アルゴリズムの状態と比較した。両方のアルゴリズムは,同様に高い分類性能(感度95%以上)をもたらすMIT-BIH心房細動データベース上で評価した。提案されたアプローチは,ECG信号のRピークの検出を必要とするが,性能の損失なしに有意に減少した計算時間を可能にした。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： 心電図 ,  CPU時間 ,  *サポートベクトルマシン ,  不整脈 ,  アルゴリズム ,  *心房細動 ,  早期診断 ,  データベース
準シソーラス用語： 時間領域 ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  レーダ  (ND13010H) ,  内燃機関一般  (PB02010R) ,  金属材料試験一般  (HB02010J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脈拍 ,  サポートベクトルマシン ,  心房細動 ,  自動検出