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J-GLOBAL ID：201802236339524343   整理番号：18A0849416

心筋梗塞を検出する新しい装置【JST・京大機械翻訳】

A novel device to detect myocardial infarction

著者 (1件)： Murthy Vishnu R. (Thomas Jefferson High School for Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISEC  ページ： 202-205  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： 心臓発作として一般的に知られている心筋梗塞は世界中の死亡の主要原因の1つである。多くの場合,心臓発作は予期せず,特に心発作または心疾患の型を有する人がある場合には,いかなる時間でも発生することがある。心臓発作のsuddenさは,それを検出し,それを発生させることを困難にし,心臓への死または不可逆的損傷をもたらす。発作が発生する5分前でも,心臓発作を検出する方法を見つけることは,生命と死亡の間の時間である。本研究の目的は,心臓発作の早期検出のための非侵襲的バイオセンサに組み込まれた機械学習アルゴリズムを用いることである。ユーザは最初にバイオメトリクス,心疾患の歴史,および習慣のような因子に入る。バイオセンサは,ユーザからのECGデータの生きた供給を持つ。ニューラルネットワークアルゴリズムは,ユーザが心筋梗塞を経験しているか否かを決定するために,これらの初期因子とECGデータを取る。ニューラルネットワークは,PhysioNetからのPTB診断ECGデータベースからのデータによって訓練される。このプロジェクトは,心臓発作の早期検出,従って早期治療と死亡と長期組織損傷の可能性の減少を可能にし,また,時間の期間にわたって,ユーザの心臓の健康を追跡するために使用することができる。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： 不可逆性 ,  バイオセンサ ,  心臓病 ,  *心筋梗塞 ,  学習アルゴリズム ,  発作 ,  心臓 ,  バイオメトリクス ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 健康 ,  組織損傷 ,  早期治療 ,  非侵襲 ,  心臓麻痺 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  循環系の疾患  (GJ03000C)

タイトルに関連する用語 (1件)： 心筋梗塞