抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】