文献
J-GLOBAL ID:201702278937895858   整理番号:17A0996937

単一チャネルEEG信号からの睡眠段階の自動同定のための意思決定支援システム【Powered by NICT】

A decision support system for automated identification of sleep stages from single-channel EEG signals
著者 (3件):
資料名:
巻: 128  ページ: 115-124  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0426A  ISSN: 0950-7051  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
睡眠段階の自動検出のための意思決定支援システムは,データ,睡眠障害診断,利益研究の大きなバルクの人手アノテーション付けの医療従事者の負担を軽減することができる。,低電力と携帯用睡眠監視装置の実施は信頼でき,首尾良く睡眠段階検出方式を必要とする。本論文では,単一チャネルEEG信号を用いた睡眠段階の計算機支援スコアリングのための方法論を提示した。EEG信号セグメントは最初の可変Q値ウェーブレット変換(TQWT)を用いたサブバンドに分解した。四つの統計的モーメントを用いて,得られたTQWTサブバンドから抽出した。提案した方式は,分類のためのブートストラップ集合(バギング)を利用した。特徴生成方式の有効性は直感的,統計的,及びFisher基準解析を用いて評価した。さらに,バギングの有効性を,out-of-bag誤差解析を用いて評価した。バギングとTQWTパラメータの最適選択を解明した。自動睡眠測定のための提案した方法は,ベンチマーク睡眠-EDFデータベースとDREAMS被験者データベース上で試験した。著者らの方法論は睡眠-EDFデータベースに対する睡眠段階の2状態6状態分類のために92.43%,93.69%,94.36%,96.55%,および99.75%の精度を達成した。実験結果は,ここで提示した自動睡眠採点技術のアルゴリズム性能は最先端の睡眠病期分類アルゴリズムと比較して,優れた性能を達成することを示した。に加えて,提案した方式は二睡眠スコアリング基準,すなわち-AASMとR&Kの等しく良好に機能した。さらに,提案した意思決定支援システムは,睡眠状態レム睡眠,ノンレム1を同定するための高い成功率が得られた。EEG信号の1個のチャネルのみの使用のために,提案した方法は,デバイス実装に適していることを予測され,手動で大容量記録のアノテーションの医療専門家の負担を除去し,睡眠障害診断を早めることができる。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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る