文献

J-GLOBAL ID：201702279643986841   整理番号：17A0241053

インドネシアにおける心臓病検出のための空間QRS-T角度特徴とサポートベクトルマシンの事例研究に基づくSuddent心臓死予測因子【Powered by NICT】

Suddent cardiac death predictor based on spatial QRS-T angle feature and support vector machine case study for cardiac disease detection in Indonesia

著者 (5件)： Karwiky Giky (Department of Cardiology and Vascular Medicine, Padjajaran University, Bandung, Indonesia) ,  Ahmad Chaerul (Department of Cardiology and Vascular Medicine, Padjajaran University, Bandung, Indonesia) ,  Caesarendra Wahyu (Centre for Biomechanics, Biomaterial, Biomechatronics and Biosignal processing (CBIOM3S), Diponegoro University, Semarang, Indonesia) ,  Ismail Rifky (Centre for Biomechanics, Biomaterial, Biomechatronics and Biosignal processing (CBIOM3S), Diponegoro University, Semarang, Indonesia) ,  Kurniawan Desita (Centre for Biomechanics, Biomaterial, Biomechatronics and Biosignal processing (CBIOM3S), Diponegoro University, Semarang, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECBES  ページ： 186-192  発行年： 2016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： 空間QRS-T角度(spQRSTa)特徴とサポートベクトルマシン(SVM)に基づく心臓突然死予測因子の事例研究を示した。共通E CG特徴とspQRSTa特徴の比較を本論文で提示した。十八人のボランティアはE CG実験に関与していた。ECGデータは,心疾患を有する8人の健康な対照および8人の患者から構成されている。QRS時間,QT間隔,QT補正とspQRSTa特徴のような四E CG特徴は生E CG信号から抽出した。4特徴の二対組合せを示した。結果はspQRSTa特徴を含めた対組合わせは心臓疾患の健康コントロールと患者を識別することができることを示した。プロット結果から,QRS特徴とspQRSTa特徴間の対は,SVM分類のために選択した。結果は,SVMは二クラスを100%の精度で分類できることを示した。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： *事例研究 ,  ボランティア ,  *インドネシア共和国 ,  *心臓病 ,  患者 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： SVM分類 ,  QT間隔 ,  QRS間隔 ,  健康 ,  心突然死 ,  *予測因子 ,  *心臓死 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： インドネシア ,  心臓病 ,  QRS ,  サポートベクトルマシン ,  研究 ,  心臓死 ,  予測因子