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J-GLOBAL ID：201802235956318033   整理番号：18A0137806

胎児心拍陣痛図測定を用いた人工ニューラルネットワークに基づく胎児健康モニタリングのための革新的な方法【Powered by NICT】

An innovative method for fetal health monitoring based on artificial neural network using cardiotocography measurements

著者 (3件)： Mazumdar Subrota (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024) ,  Choudhary Rohit (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024) ,  Swetapadma Aleena (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRCICN  ページ： 265-268  発行年： 2017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： 本研究では,胎児心拍数モニタリングのためのANNに基づく方法を提案した。「正常」,「疑わしい」と「病的」などの胎児健康を検出するためのANNベースの分類器への入力として採取し,与えられた様々な測定。すべての設計とシミュレーション研究は,MATLABソフトウェアを用いて行った。ANNベース分類器を胎児心拍陣痛図の種々の記録からのデータを用いて訓練される。ネットワークに学習させた後,種々のテストケースで試験した。ネットワークの性能は割合精度の点でチェックした。提案した方法は,胎児健康の検出における99.9%正確であることが分かった。提案したANNに基づく方法は,胎児健康モニタリングのための効果的に使用できる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *胎児 ,  ソフトウェア ,  シミュレーション ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： テストケース ,  MATLAB ,  胎児心拍数モニタリング ,  *健康 ,  *胎児心拍数陣痛図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 胎児心拍陣痛図 ,  人工ニューラルネットワーク ,  胎児 ,  モニタリング