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J-GLOBAL ID：201802232445180679   整理番号：18A0325357

ECG信号の2Sから抽出した双対ツリー複素ウェーブレット変換と統計的特徴を用いた欝血性心不全の自動診断【Powered by NICT】

Automated diagnosis of congestive heart failure using dual tree complex wavelet transform and statistical features extracted from 2s of ECG signals

著者 (10件)： Sudarshan Vidya K. (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Acharya U.Rajendra (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Acharya U.Rajendra (Department of Biomedical Engineering, School of Science and Technology, SIM University, Singapore) ,  Acharya U.Rajendra (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Malaysia) ,  Oh Shu Lih (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Adam Muhammad (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Tan Jen Hong (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Chua Chua Kuang (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Chua Kok Poo (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Tan Ru San (Department of Cardiology, National Heart Centre, Singapore)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 83  ページ： 48-58  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心電図(ECG)信号の憂慮すべき特徴の同定は欝血性心不全(CHF)の予測のために非常に重要である。コンピューター支援技術を用いて行ったECG信号解析法は診断プロセスをスピードアップし,CHF患者の適切な管理を助けることができる。それ故,本研究では,デュアルツリー複素ウェーブレット変換(DTCWT)をベースにした方法論は正常からCHFを示すECG信号の自動同定のための提案した。実験では,六レベルの係数を得るために2秒間のECGセグメントにDTCWTを行った。これらDTCWT係数から,統計的特徴を,Bhattacharyya,エントロピー,最小冗長性最大関連度(mRMR),受信者動作特性(ROC),Wilcoxon,t検定とreliefF法を用いて抽出し,ランク付けした。ランク付けされた特徴は,CHFと正常E CG信号の自動識別のためのk最近傍(KNN)およびディシジョンツリー(DT)分類器に供した。45特徴を用いたCHF影響E CG信号の同定において99.86%の精度,99.78%の感度と99.94%の特異性を達成した。提案した方法はE CG信号長のわずか2秒を用いた,CHFと治療の重症度を検討する臨床医のための十分な時間を提供する正確にCHF患者を検出することができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 等級づけ ,  ディシジョンツリー ,  *うっ血性心不全 ,  CAE【計算機】 ,  冗長性 ,  エントロピー ,  患者 ,  *心電図
準シソーラス用語： 臨床医 ,  重症度 ,  特異性 ,  自動認識 ,  t検定 ,  デュアルツリー複素ウェーブレット変換 ,  *自動診断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： うっ血性心不全 ,  心電図 ,  二重木複素ウェーブレット変換 ,  統計的特徴 ,  K最近傍 ,  決定木

分類 (2件)： 循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M) ,  酵素製剤・酵素阻害剤の臨床への応用  (GW21020H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ECG信号 ,  複素ウェーブレット変換 ,  統計的特徴 ,  欝血性心不全 ,  自動診断