文献

J-GLOBAL ID：201802238822277453   整理番号：18A0297690

ECG信号循環の定常的特徴に基づく心臓性突然死認識研究【JST・京大機械翻訳】

Identify Sudden Cardiac Death Based on Cyclostationary Characteristics of ECG Signal

著者 (2件)： Zhang Aihua (蘭州理工大学電气工程与信息工程学院,蘭州市,730050;甘粛省工業過程先進控制重点実験室,蘭州市,730050;蘭州理工大学電气与控制工程国家級実験教学示范中心,蘭州市,730050) ,  Shi Wentao (蘭州理工大学電气工程与信息工程学院,蘭州市,730050;甘粛省工業過程先進控制重点実験室,蘭州市,730050;蘭州理工大学電气与控制工程国家級実験教学示范中心,蘭州市,730050)
資料名： Zhongguo Yiliao Qixie Zazhi  (Zhongguo Yiliao Qixie Zazhi)
巻： 41  号： 5  ページ： 322-326  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3894A  ISSN： 1671-7104  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 心臓性突然死疾患の認識精度が高くないという問題に対して、ECG信号の循環定常特徴に基づく識別方法を提案した。ウェーブレット変換によるECG信号のノイズ除去において,循環信号のサイクル安定性特性に従って,循環周波数領域における循環定常特性を抽出し,そして,サポートベクトルマシンを用いて,心臓突然死を同定した。実験結果により、循環周波数平均値が心電図信号の循環定常特徴を最も反映でき、循環周波数平均値を用いて心臓性突然死疾患を有効に識別でき、突然死心電図信号の識別精度が最高97.50%に達することが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 周波数 ,  ウェーブレット変換 ,  周波数領域 ,  雑音低減 ,  サポートベクトルマシン ,  定常特性 ,  *急死 ,  *心臓 ,  *心電図
準シソーラス用語： 心突然死 ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ECG signal ,  sudden cardiac death ,  wavelet denoising ,  cyclostationary characteristics ,  support vector machine

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ECG信号 ,  循環 ,  心臓 ,  突然死 ,  研究