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J-GLOBAL ID：201802227913645233   整理番号：18A1029364

患者特異的発作検出システムのための遺伝的および実用的スウォーム最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Genetic and practical swarm optimisation algorithms for patient-specific seizure detection systems

著者 (3件)： Ammar Sabrina (Laboratory of Informatics and Mathematics `LIM’, Ibn Khaldoun University of Tiaret, Tiaret, Algeria) ,  Trigui Omar (Advanced Technologies for Medicine and Signals `ATMS’, ENIS, Sfax University, Tunisia) ,  Senouci Mohamed (Laboratory of Parallel and Embedded Architectures and Intensive Computing, Oran University, Ahmed Ben Bella, Oran, Algeria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ATSIP  ページ： 1-4  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： 自動発作検出システムは,探索されたEEGセグメントを認識することによって,医師の意思決定プロセスを助けるように設計される。システム感度の増加はいくつかの研究の目標である。事実,この基準を改善することにより,視覚走査で見られると同じ解釈を見出すことができる。患者特異的システムは,患者に応じてその最適パラメータを設定することができ,非患者特異システムよりも正確になる。本論文は,遺伝的および実用的な群れ最適化アルゴリズムを有する新しい患者特異的システムを紹介した。結果は,提案したシステムが許容できる性能に達することができることを示した。さらに,遺伝的アルゴリズムの使用はシステム感度(95%)を実用的なスウォーム最適化(91%)よりも改善し,システムパラメータ最適化のためのより良い方法となる。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： 遺伝的アルゴリズム ,  *最適化 ,  医師 ,  *スウォーム ,  視覚 ,  走査 ,  *発作 ,  *患者 ,  *遺伝
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  最適パラメータ ,  *最適アルゴリズム ,  検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 患者 ,  発作 ,  検出システム ,  遺伝 ,  スウォーム ,  最適化アルゴリズム