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J-GLOBAL ID：201702270141712246   整理番号：17A1098885

ウェーブレット変換と確率的ニューラルネットワークを用いたDSPに基づく不整脈分類【Powered by NICT】

DSP-based arrhythmia classification using wavelet transform and probabilistic neural network

著者 (7件)： Gutierrez-Gnecchi Jose Antonio (Instituto Tecnologico de Morelia, Departamento de Ingenieria Electronica, Avenida Tecnologico 1500, Morelia, Michoacan, Mexico) ,  Morfin-Magana Rodrigo (Instituto Tecnologico de Morelia, Departamento de Ingenieria Electronica, Avenida Tecnologico 1500, Morelia, Michoacan, Mexico) ,  Lorias-Espinoza Daniel (CINVESTAV/IPN, Av. Instituto Politecnico Nacional 2508, Col. San Pedro Zacatenco, C.P. 07360 Mexico, D.F., Mexico) ,  Tellez-Anguiano Adriana del Carmen (Instituto Tecnologico de Morelia, Departamento de Ingenieria Electronica, Avenida Tecnologico 1500, Morelia, Michoacan, Mexico) ,  Reyes-Archundia Enrique (Instituto Tecnologico de Morelia, Departamento de Ingenieria Electronica, Avenida Tecnologico 1500, Morelia, Michoacan, Mexico) ,  Mendez-Patino Arturo (Instituto Tecnologico de Morelia, Departamento de Ingenieria Electronica, Avenida Tecnologico 1500, Morelia, Michoacan, Mexico) ,  Castaneda-Miranda Rodrigo (Universidad Autonoma de Zacatecas, Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Jardin Juarez 147, Zacatecas, Mexico)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 32  ページ： 44-56  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： 生物医学研究スペクトルの大部分は早期診断に寄与する心電図(ECG)信号処理技術を開発することを目指す。しかし,報告された心電図解析的方法は,オフラインPCホスト運転に限定されていることを見出したが一般的である。八心拍条件:正常洞調律(N),心房細動(AF),心房性期外収縮(PAC),左脚ブロック(LBBB),右脚ブロック(RBBB),心室性期外収縮(PVC),洞房心ブロック(SHB)と上室性頻拍(SVT)を分類するためのオンライン,リアルタイム外来手術を目的としたディジタル信号処理(DSP)プラットフォーム上に実装された不整脈分類手法を提案した。アルゴリズムは,個々の心電図波を同定するための二次ウェーブレットに基づくウェーブレット変換プロセスを使用しており,位置合わせマーカーアレイを得た。分類は確率的ニューラルネットワークの手法によって行われている。アルゴリズムはPhysioNetリポジトリから得られた17E CG記録で試験した。提案した分類法は,MATLABと結果に最初に試験した任意波形発生器によるDSPベースE CGデータ収集プロトタイプに供給された等価アナログデータと比較した。混同行列試験から得られた結果は,92.69%(AF),97.15%(N),76.82%(PAC),91.06%(LBBB),87.5%(RBBB),71.04%(PVC),91.94%(SHB)と95.45%(SVT),MATLABの92.746%と100%一致の全体的分類率とオンラインDSP実装のオンライン分類精度が得られた。結果を提示法とプロトタイプをオンライン,リアルタイム診断のための補助ウェアラブルセンシング応用に実装されるのに適したかもしれないことを示唆する。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： 心房細動 ,  信号処理 ,  プロトタイプ ,  *ウェーブレット変換 ,  アルゴリズム ,  *波束 ,  心拍 ,  *不整脈 ,  心電図 ,  データ収集
準シソーラス用語： 分類精度 ,  MATLAB ,  実時間 ,  オンライン ,  *確率的ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 心臓不整脈分類 ,  ディジタル信号処理 ,  ウェーブレット変換 ,  確率的ニューラルネットワーク

分類 (3件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  生体計測  (EL03020C) ,  循環系の疾患  (GJ03000C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレット変換 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  DSP ,  不整脈 ,  分類