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J-GLOBAL ID：201802220760028090   整理番号：18A0823867

制御された非線形変換を用いたECG信号処理のための予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A predictive framework for ECG signal processing using controlled nonlinear transformation

著者 (2件)： Chen Jiaming (School of Electrical Engineering at Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Razi Abolfazl (Informatics, Computing and Cyber Systems at Northern Arizona University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BHI  ページ： 161-165  発行年： 2018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： 本論文では,心電図(ECG)信号を処理することにより,上昇する心臓異常を予測するための新しい方法を提案した。提案した方法の背後にあるコアアイデアは,制御された非線形変換を用いて,望ましい幾何学的性質を有する高次次元空間に抽出された信号特徴を投影することである。特に,クラスタ化の非対称性を実現することにより,異なる異常の射影クラスタを対称的に対称にすることに力をかけた。この方法の即時の有用性は,異なる異常クラスに向けて患者固有の規範からECG信号サンプルの偏差を特性化することである。さらに,この方法は,それらの発生前の潜在的な上昇する心臓問題に関する著者らの予測を強化するために用いることができる。これは,タイムリーな診断と治療的介入が心臓関連死亡率を有意に減少させることができるので,重要な点である。この方法を,3つの異常クラスを有する公開可能なMIT-BIHデータセットに適用し,結果は,3つの異常クラスを予測することにおいて,それぞれ8%,9%および12%の改善を示唆した。提案したフレームワークは一般的であり,広範囲の生物医学信号に適用できる。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： クラスタ化 ,  心臓 ,  キャラクタリゼーション ,  治療法 ,  死亡率 ,  非対称性 ,  患者 ,  *予測 ,  *心電図 ,  クラスタ ,  対称性 ,  射影
準シソーラス用語： 生物医学 ,  幾何学的特徴 ,  *非線形変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形変換 ,  ECG信号 ,  予測 ,  フレームワーク