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J-GLOBAL ID：201802241941506814   整理番号：18A0072745

データマイニングに基づく左室肥大の診断のための心電図上の基準【Powered by NICT】

Electrocardiographic criteria for the diagnosis of left ventricular hypertrophy based on data mining

著者 (5件)： Deng Yunziwei (Centre of Wireless Communication and Signal Processing, Peking University, Beijing, China) ,  Duan Xiaohui (Centre of Wireless Communication and Signal Processing, Peking University, Beijing, China) ,  Jiao Bingli (Centre of Wireless Communication and Signal Processing, Peking University, Beijing, China) ,  Zhu Tiangang (Heart center, Peking University People’s Hospital, Beijing, China) ,  Wang Zhilong (Heart center, Peking University People’s Hospital, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BMEiCON  ページ： 1-5  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： 左心室肥大(LVH)は,高血圧患者における心血管疾患の主要な症状であり,複数の心血管合併症の独立した危険因子である。医学研究者は,臨床診療の観点からこれまで十分に重要性を付着する。心電図(ECG)は単純な操作と低価格のユニークな利点,LVHスクリーニングのためのその広範な使用を支えるを持っている。これまで,アメリカ心臓協会は,承認された37種類のECG基準が,これらの基準の全ては高い特異性が,低感度の問題を示すと信じられている。,良好な診断値を持つ新しい心電図クライテリアを見出す研究のホットスポットとなっている。本研究の目的は,データマイニング法に基づく心電図診断基準の選択のための新しい方法を提案することである。ECG信号前処理,特徴抽出,特徴選択,および診断基準確立を含むアルゴリズム研究の過程。結果は筆者らの手法によって提案された基準は感度(80%まで)と総合精度を顕著に改善することを示した。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： *データマイニング ,  前処理 ,  *心電図 ,  特徴抽出 ,  危険因子 ,  高血圧症 ,  患者 ,  特徴選択 ,  判定基準 ,  アルゴリズム ,  スクリーニング
準シソーラス用語： 診断基準 ,  特異性 ,  心血管合併症 ,  *左心室肥大 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 循環系の疾患  (GJ03000C) ,  循環系の臨床医学一般  (GJ01030V) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  循環系の診断  (GJ02000V) ,  循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング ,  左室肥大 ,  診断 ,  心電図