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J-GLOBAL ID：201802218198159759   整理番号：18A1162518

非負行列分解に基づくてんかん脳波自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Seizure Detection of Electroencephalogram Signals Based on Non-Negative Matrix Factorization

著者 (4件)： Zhang Yuyan (吉大学通信工程学院,長春,130022) ,  Chen Wanzhong (吉大学通信工程学院,長春,130022) ,  Zhang Tao (吉大学通信工程学院,長春,130022) ,  Li Mingyang (吉大学通信工程学院,長春,130022)
資料名： Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban)  (Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban))
巻： 35  号： 5  ページ： 551-559  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3526A  ISSN： 1671-5896  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多分類てんかん検出アルゴリズムは,特徴次元の多さにより識別率の不良な問題を引き起こすため,分数Fourier変換(FrFT)を提案した。FractionalFourierTransformと非負行列分解(NMF:最初に,EEG信号をFrFTにより時間周波数で集束し,短時間Fourier変換(STFT)により処理した。Short-TimeFourierTransformはEEG信号の時間周波数特性を抽出する。抽出した時間周波数特性をNMFによって次元縮小した。最後に,次元縮小の特徴をサポートベクトルマシン(SVM)に入力した。実験結果により、この方法は正常、てんかん発作間期とてんかん発作期の3種類の脳波信号を識別でき、その分類精度は98.8%に達した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 周波数特性 ,  サポートベクトルマシン ,  *てんかん ,  次元縮小 ,  *脳波
準シソーラス用語： 分類精度 ,  てんかん性発作 ,  時間周波数 ,  脳波信号 ,  分数Fourier変換 ,  認識率 ,  検出アルゴリズム ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： seizure detection ,  fractional fourier transform (FrFT) ,  short-time fourier transform (STFT) ,  nonnegative matrix factorization(NMF) ,  support vector machine (SVM)

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非負行列 ,  分解 ,  てんかん ,  脳波 ,  自動検出