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J-GLOBAL ID：201702272604765178   整理番号：17A1093423

患者と健常者における睡眠段階分類法の比較レビュー【Powered by NICT】

A comparative review on sleep stage classification methods in patients and healthy individuals

著者 (3件)： Boostani Reza (Department of Computer Science and Information technology, School of Electrical and Computer Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Karimzadeh Foroozan (Department of Computer Science and Information technology, School of Electrical and Computer Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Nami Mohammad (Department of Neuroscience, School of Advanced Medical Sciences and Technologies, Shiraz University of Medical Sciences, Shiraz, Iran)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 140  ページ： 77-91  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景と目的:睡眠段階の適切な評価は,睡眠障害患者を診断の臨床的情報を与えることができる。全睡眠の伝統的な視覚スコアリングは非常に時間がかかり,専門家の経験に依存するので,脳波(EEG)解析に基づく自動方式はこれらの問題を解決するために開発した。本レビューでは,睡眠段階を識別正確に採用した前処理,特徴抽出,特徴選択と分類器の点で最も適切な方法の概要を紹介した。【方法】本研究は睡眠段階分類の適用に関する研究成果の広い範囲を総括的報告。睡眠段階スコアリングのための最先端の定量法と共に基本的な定性的方法を包括的に紹介した。さらに,調査した研究の結果によれば,を選びの良く知られた公開利用可能な睡眠EEGデータセット上で実装された実質的に五研究論文。健康と患者個人の同数を含む40名の被験者の単一チャネルEEGに適用した。特徴抽出と分類スキームは雑音に対する精度とロバスト性の点で評価した。さらに,追加実施段階は,実行の特徴と分類器の全ての組み合わせは睡眠分析のための最良の組合せを見出すと考えられている本研究に追加した。【結果】両群に得られた結果によると,ウェーブレット係数と共にランダムフォレスト分類器のエントロピーは最良の特徴と分類器としてそれぞれ選択した。特徴と分類器は,患者群の健常者と69.05%で87.06%の精度を提供する。【結論】本論文では,EEGベース睡眠段階スコアリング法のロードマップを明確に説明した。最新手法の実施と健康と患者データセットの両者の上でそれらの組合せを持っていても健常者の精度は顕著であるが,定量法による主群(患者群)の結果はまだ有望でないことを示した。理由は通信のような他の信号処理場からマッチングしない睡眠EEG特徴を採用することによって上昇する。結論として,発生中の睡眠パターン関連する特徴はこのプロセスの性能を高めることが必要である.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： ロバスト性 ,  定量分析 ,  特徴選択 ,  脳波 ,  *患者 ,  信号処理 ,  前処理 ,  雑音 ,  視覚 ,  エントロピー ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 被験者 ,  *睡眠相 ,  *健常者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 睡眠段階分類 ,  ウェーブレット変換 ,  ランダム森林分類器 ,  エントロピー

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 患者 ,  健常者 ,  睡眠段階 ,  分類法 ,  レビュー