文献

J-GLOBAL ID：201802217593408241   整理番号：18A0823202

周波数領域を用いた相互情報のデータ駆動推定とそのてんかんへの応用【JST・京大機械翻訳】

Data-driven estimation of mutual information using frequency domain and its application to epilepsy

著者 (5件)： Malladi Rakesh (LinkedIn Corporation, Sunnyvale, USA) ,  Johnson Don H (Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University, Houston, USA) ,  Kalamangalam Giridhar P (Department of Neurology, University of Texas Health Science Center, Houston, USA) ,  Tandon Nitin (Department of Neurosurgery, University of Texas Health Science Center, Houston, USA) ,  Aazhang Behnaam (Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University, Houston, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACSSC  ページ： 2015-2019  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： 多くの科学技術応用における重要な問題である依存データ間の相互情報を推定する問題を考察した。本論文では,相互情報のデータ駆動推定器を提案した。この解法の主な新規性は,データを周波数領域に変換することにあり,問題を扱うことができる。周波数(Ml-in-周波数)における新しい計量相互情報を定義し,Cramerのスペクトル表現を用いて周波数にわたる二つのランダム過程間の依存性を検出し定量化した。この解は,時間にわたる依存データ間の相互情報を推定するために,周波数の関数として相互情報を計算し,線形および非線形モデルに対するその性能を検証する。次に,4つの内側側頭葉てんかん患者における合計11の発作からの心電図記録を分析することにより,てんかん発作時の交差周波数結合を推定するために,著者らのMI-in-周波数メトリックを使用する。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： 発作 ,  スペクトル ,  *てんかん ,  心電図 ,  線形性 ,  *周波数領域 ,  科学技術 ,  患者 ,  確率過程 ,  *周波数
準シソーラス用語： ホップ数 ,  てんかん性発作 ,  内側側頭葉てんかん ,  非線形モデル ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 神経の基礎医学  (GN01020W) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 周波数領域 ,  データ駆動 ,  推定 ,  てんかん ,  応用