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J-GLOBAL ID：201802231638117409   整理番号：18A2024918

ウェーブレット変換と人工神経回路網を用いた短い単一リードECG記録における心房細動検出【JST・京大機械翻訳】

Atrial Fibrillation Detection in Short Single Lead ECG Recordings Using Wavelet Transform and Artificial Neural Networks

著者 (4件)： Hernandez Fabio (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Pontifical Bolivarian University, Bucaramanga, Colombia) ,  Mendez Dilio (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Pontifical Bolivarian University, Bucaramanga, Colombia) ,  Amado Lusvin (Centro Industrial de Mantenimiento Integral del Servicio Nacional de Aprendizaje, Giron, Colombia) ,  Altuve Miguel (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Pontifical Bolivarian University, Bucaramanga, Colombia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 5982-5985  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： 心房細動(AF)は,先進国だけでなく,発展途上国においても一般的な健康問題である。AFは,脳卒中,心不全,および死亡に至ることができる。したがって,それが時間に関して診断されて,治療されなければ,AFの自動検出は,特に医療サービスを警告できるインターネット接続装置を使用する緊急の必要である。AFの検出は典型的に心電図(ECG)記録の解析を含み,そこでは心房活動を特徴付けるP波が可変振幅と持続時間のf波で置換される。本論文では,離散ウェーブレット変換を用いて,ECG信号を詳細に分解し,近似係数を異なる時間-周波数分解能で分解した。ECG信号,RR間隔時系列および詳細および近似係数から抽出された特徴を,4つのクラスの心臓リズムを同定するために訓練された人工神経回路網への入力として用いた:正常洞調律(NSR),AF,他のリズム(OR)および雑音性信号(NS)。10反復法のモンテカルロ10倍交差検証を実行することにより,NSR,AF,ORおよびNSを分類するための平均マイクロF_1スコアはそれぞれ83.64%,61.61%,56.88%および53.88%であり,平均マクロF_1は,Cardiology Challenge2017におけるPhysioNet/コンピューティングの公開可能な訓練セットにおいて得られた。さらに,1回の休息戦略において,AF記録を分類するために,AF-vs-rest,平均感度および特異性は,それぞれ95.70%および72.39%に達した。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： モンテカルロ法 ,  心電図 ,  *心房細動 ,  *ウェーブレット変換 ,  *心房 ,  *ニューラルネットワーク ,  雑音 ,  継続時間 ,  インターネット
準シソーラス用語： 特異性 ,  洞調律 ,  リズム ,  RR間隔 ,  離散ウェーブレット変換 ,  自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレット変換 ,  人工神経回路網 ,  リード ,  ECG ,  心房細動