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J-GLOBAL ID：201802215907776429   整理番号：18A2163058

原子分解を用いたICU患者における深部鎮静の脳波ベース検出【JST・京大機械翻訳】

Electroencephalogram Based Detection of Deep Sedation in ICU Patients Using Atomic Decomposition

著者 (9件)： Nagaraj Sunil Belur (Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  McClain Lauren M. (Department of Neurology, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School) ,  Boyle Emily J. (Department of Neurology, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School) ,  Zhou David W. (Department of Neurology, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School) ,  Ramaswamy Sowmya M. (Department of Neurology, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School) ,  Biswal Siddharth (Department of Neurology, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School) ,  Akeju Oluwaseun (Department of Anesthesia, Critical Care and Pain Medicine, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School) ,  Purdon Patrick L. (Department of Anesthesia, Critical Care and Pain Medicine, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School) ,  Westover M. Brandon (Department of Neurology, Massachusetts General HospitalHarvard Medical School)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 65  号： 12  ページ： 2684-2691  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  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： 目的:本研究は,ICU患者における深部鎮静の状態を,原子分解(AD)法に基づく特徴を用いて,前頭脳波(EEG)から検出することができるかどうかを評価するために行った。【方法】集中治療室(ICU)設定において鎮静薬を受けている44人の機械的に換気された成人患者から患者当たり20分間のEEG記録の臨床データセットを分析した。EEG信号のADに由来するいくつかの特徴を用いて覚醒状態と鎮静状態を識別した。AD特徴を用いてサポートベクトルマシン(SVM)分類器を訓練し,標準スペクトルとエントロピー特徴を用いて訓練したSVM分類器との分類性能を,leave-one-out検証を用いて比較した。覚醒状態と鎮静状態を識別する各特徴の可能性を,受信者動作特性曲線(AUC)下の面積を用いて定量化した。結果:ADを用いた鎮静レベル分類システムは,平均AUC0.90を達成する鎮静状態と覚醒状態を確実に識別でき,スペクトル(AUC=0.86)とエントロピー(AUC=0.81)ドメイン特徴を用いて達成された性能よりも有意に優れていた(p<0.05)。AD,エントロピー,およびスペクトル特徴から成る組合せ特徴集合は,任意の特徴集合より良い識別(AUC=0.91,p<0.05)を提供した。結論:EEG信号の原子分解に由来する特徴は,ICU患者における鎮静の深さに関する有用な識別情報を提供する。意義:更なる精密化と外部検証により,提案したシステムは,機械的に換気された重篤なICU患者における鎮静レベルの連続監視により,臨床スタッフを支援することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ICU【医療】 ,  スペクトル ,  催眠鎮静薬 ,  エントロピー ,  成人 ,  サポートベクトルマシン ,  *脳波 ,  精密化
準シソーラス用語： 連続監視 ,  スペクトル特徴 ,  ROC曲線 ,  SVM分類 ,  覚醒状態 ,  脳波信号 ,  臨床データ , 【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)： 原子 ,  分解 ,  ICU ,  患者 ,  深部 ,  鎮静 ,  脳波