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J-GLOBAL ID：201802242425477573   整理番号：18A1255766

マルチスコアEEGデータを用いた自動新生児発作検出のための重み付き性能メトリックス【JST・京大機械翻訳】

Weighted Performance Metrics for Automatic Neonatal Seizure Detection Using Multiscored EEG Data

著者 (12件)： Ansari Amir Hossein (Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Cherian Perumpillichira Joseph (Section of Clinical Neurophysiology, Department of Neurology, Erasmus MC, University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands) ,  Caicedo Dorado Alexander (Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Jansen Katrien (Department of Development and Regeneration, University Hospitals Leuven, Neonatal Intensive Care Unit, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Dereymaeker Anneleen (Department of Development and Regeneration, University Hospitals Leuven, Neonatal Intensive Care Unit, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  De Wispelaere Leen (Section of Neonatology, Department of Pediatrics, Sophia Children’s Hospital, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands) ,  Dielman Charlotte (ZNA Koningin Paola Kinderziekenhuis, Antwerp, Belgium) ,  Vervisch Jan (Department of Development and Regeneration, University Hospitals Leuven, Neonatal Intensive Care Unit, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Govaert Paul (Section of Neonatology, Department of Pediatrics, Sophia Children’s Hospital, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands) ,  De Vos Maarten (Department of Engineering, Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford, Oxford, U.K) ,  Naulaers Gunnar (Department of Development and Regeneration, University Hospitals Leuven, Neonatal Intensive Care Unit, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Huffel Sabine Van (Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS, KU Leuven, Leuven, Belgium)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 22  号： 4  ページ： 1114-1123  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 新生児集中治療室では,特に発作を認識するために,脳波(EEG)の時計監視の必要性がある。許容できる性能を有する自動化された発作検出器は,この必要性を部分的に満たすことができ検出器を開発するために,専門家によってラベル付けされた広範囲のデータセットが必要である。しかし,EEG上の新生児発作を正確に定義することは,特に発作放電が振幅と周波数における反復性または進化の正確な定義を満たさない場合には課題である。いくつかの読者が独立に発作をスコアするとき,不一致は高くなる。複数の評価者によって記録されたデータから導出された良好な検出率(GDR)と誤警報率(FAR)のような一般的に使用される計量は,それらの限界を持っている。したがって,異なるラベルに関して性能を測定するために新しい計量が必要である。本論文において,合意または大多数投票によるラベルを定義する代わりに,GDR,FAR,陽性予測値,感度,特異性および選択性を含む一般的な計量を,それらが異なるスコアを考慮することができるように修正した。この目的のために,81人の新生児からの発作を含むEEGデータの353時間を,臨床神経生理学者により視覚的に記録し,次に自動発作検出器により処理した。記録された発作は,自動化された発作検出器の偽の検出と混合されて,3つの独立したEEG読取装置によって記録された。次に,すべてのラベルを提案した性能計量において使用して,結果を大多数投票技術と比較して,提案した計量のためにより高い精度とロバスト性を示した。結果はブートストラッピング試験を用いて確認した。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： 自動化 ,  投票 ,  ロバスト性 ,  脳波 ,  *発作 ,  周波数 ,  *新生児 ,  検出器 ,  視覚 ,  放電
準シソーラス用語： 特異性 ,  検出率 ,  *スコア ,  メトリックス ,  *新生児発作 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  スコア ,  EEG ,  新生児発作 ,  メトリックス