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J-GLOBAL ID：201702286509962871   整理番号：17A1396875

スイッチングKalmanフィルタを用いたバイタルサインの動的変化の検出【Powered by NICT】

Detecting dynamical changes in vital signs using switching Kalman filter

著者 (2件)： Almeida Vania (Systems Analytics Research Institute, Aston University, Birmingham, UK) ,  Nabney Ian T. (Systems Analytics Research Institute, Aston University, Birmingham, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 2223-2226  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： バイタルサインは一般病棟での滞在中の患者の健康状態に関する貴重な情報を含んでいる,劣化過程が始まる。スイッチングモデルのような領域変化を予測し,検出する方法の利用では,手話動力学は,病状の変化が重要であるかを理解することを助けることができる。しかし,バイタルサインの時系列はこれらのシナリオでは著しく非定常。本研究の目的は,非定常性の存在,入力はスペクトル,記号とエントロピー指標である場合のスイッチングモデルの潜在的バイアスを定量化することである。非定常から定常を識別するために,試験は短期間の平均と分散の安定性を検証するために使用した。,非定常期間上で単独で訓練されたモデルと定常状態で得られた指数を用いて訓練されたスイッチングKalmanフィルタ(SKF)モデルからの結果を比較した。定常及び非定常期間にわたって測定された指標は有意に異なっていたことが観察された。のスイッチングモデル結果は入力として用いた指標に大きく依存している。マルチスケールエントロピー(MSE)法は,非定常と定常スイッチ間の最も高い相関値,平均相関係数38%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： スペクトル ,  *スイッチ ,  *スイッチング ,  エントロピー ,  相関係数 ,  手話 ,  *Kalmanフィルタ ,  バイアス ,  患者
準シソーラス用語： 定常状態 ,  非定常性 ,  劣化過程 ,  健康状態 ,  一般病棟 ,  *バイタルサイン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： スイッチング ,  Kalmanフィルタ ,  バイタルサイン ,  動的変化