文献

J-GLOBAL ID：201702287903591766   整理番号：17A0212887

発作間てんかん信号の効率的な抽出のためのペナルティ付き半代数的収縮ICA(独立成分分析)アルゴリズム【Powered by NICT】

A Penalized Semialgebraic Deflation ICA Algorithm for the Efficient Extraction of Interictal Epileptic Signals

著者 (5件)： Becker Hanna (University of Nice Sophia Antipolis, CNRS, I3S, Sophia Antipolis, France) ,  Albera Laurent (INSERM, Rennes, France) ,  Comon Pierre (GIPSA-Lab, CNRS UMR5216, Grenoble Campus, St Martin d’Heres, France) ,  Kachenoura Amar (INSERM, Rennes, France) ,  Merlet Isabelle (INSERM, Rennes, France)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 21  号： 1  ページ： 94-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 非侵襲的技術として,脳波記録(EEG)は,発作間欠期てんかんスパイクのようなてんかん患者の脳信号を監視するために広く使用されている。しかし,記録されたデータは,しばしば筋活動から,例えば,由来するアーチファクト,関心のある発作間てんかん信号よりもはるかに高い振幅を持つかもしれないによって汚損された。これらのアーチファクトを除去するために,独立成分分析(ICA)多くの方法を成功裏に適用した。本論文では,罰則付き半代数ユニタリー収縮(P SAUD)アルゴリズムと呼ばれる新しい収縮ICAアルゴリズム同等の性能でかなり低減された計算複雑性を招くによる古典的ICA法を改善することを提案した。罰則付き半代数的抽出法,最初の関心(発作間歇時棘波)のてんかん性波動構成要素を同定することを可能にすることを用いることにより達成され,その後の成分を抽出する必要性を取り除いた。提案した方法は,三人の患者の生理学的に妥当な模擬EEGデータと実際の測定で評価した。結果はいくつかのポピュラーなICAアルゴリズムと同様に二次ブラインド信号源分離法のものと比較して,P SAUDが最良のICA法と同じ精度でてんかんスパイクを抽出することを示したが,32チャネル記録のための10の係数だけ計算上の複雑さを低減する。この優れた計算効率を高分解能EEG記録の使用の増加を考慮して特に興味がある,その解析は,低い計算コストでアルゴリズムを必要とする。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： アーチファクト ,  *代数学 ,  *発作 ,  *独立成分分析 ,  生理学 ,  患者 ,  *てんかん ,  高分解能 ,  計算量 ,  *アルゴリズム ,  脳波
準シソーラス用語： ブラインドソース分離 ,  棘波 ,  罰則 ,  脳波検査 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 発作 ,  てんかん ,  ペナルティ ,  収縮 ,  ICA ,  独立成分分析 ,  アルゴリズム