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J-GLOBAL ID：201702284753321200   整理番号：17A1255966

リスク因子分析と子宮筋電図信号分類を用いた早産のレベル予測【Powered by NICT】

Level prediction of preterm birth using risk factor analysis and electrohysterogram signal classification

著者 (3件)： Pari R. (Department of Computer Science & Engineering, B.S. Abdur Rahman University, Chennai, India) ,  Sandhya M. (Department of Computer Science & Engineering, B.S. Abdur Rahman University, Chennai, India) ,  Shankar Sharmila (Department of Computer Science & Engineering, B.S. Abdur Rahman University, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCT  ページ： 408-413  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： 2012年11月における世界保健機関(WHO)によって発表された報告によれば,毎年一千五百万以上の児である早産,この数が上昇している[1]。早産は新生児死亡の主要な原因である。毎年,前満期産(PTB)合併症はほぼ百万例[2][3]の死をもたらす。進歩における,早期陣痛の予測新生児死をかなり減少できる。は未満期出生に関連するいくつかの一般的に起因危険因子である[4][5]。児を早期女性の33%は,これらの危険因子の一つまたはそれ以上を持っていた。以上の危険因子の一つまたはそれ以上を有する患者の歴史的データを解析することによりPTBを予測するために提案した。これに加えて,上記の危険因子のいずれかを持っていたが,PTBを受けた患者の歴史的データも解析した。電気子宮収縮描写図(EHG)は早産の指標数[6]を明らかにできる最も一般的に使用される臨床手順である。は,半教師つき学習(SSL)と結合した特徴抽出を適用して前満期分娩を予測するEHG信号を解析した。早産を予測するヘルスケア専門家は治療の意思決定を行うのに役立つ[7]。妊婦は最小または早産の合併症もなくする。一方,偽陣痛を有する女性のための不必要な入院と治療を避けるのに役立つ。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： *危険因子 ,  女性 ,  *予測 ,  特徴抽出 ,  陣痛 ,  *子宮 ,  患者 ,  世界保健機関 ,  新生児 ,  *筋電図 ,  妊婦
準シソーラス用語： 半教師つき学習 ,  子宮収縮 ,  満期産 ,  新生児死亡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 公衆衛生  (GB02000X) ,  医療事故,医療過誤  (GB08000N)

タイトルに関連する用語 (7件)： リスク ,  因子分析 ,  子宮 ,  筋電図 ,  信号分類 ,  早産 ,  予測