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J-GLOBAL ID：201802242564625873   整理番号：18A0450455

微分心電図信号からの統計的特徴に基づく自動心房細動検出方式【Powered by NICT】

An automatic atrial fibrillation detection scheme based on statistical features from differential electrocardiogram signals

著者 (4件)： Haque Md Romael (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Bangladesh) ,  Kundu A. K. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Bangladesh) ,  Bhattacharjee Arnab (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Bangladesh) ,  Fattah S. A. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： R10-HTC  ページ： 738-741  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： 心房細動(AF)は多くの心臓合併症につながる可能性がある不規則な心拍である。本合併症によるリスクは大幅に最小化できるAFは早期発見が可能である。,心電図(ECG)信号からの計算機支援AF検出技術が必要である。本論文では,異なる心電図(dECG)信号からの自動効率的な心房細動検出方式を提案した。まず,与えられたECG信号から,ベースラインシグナルは中央値フィルタの助けを借りて除去される。,連続試料の変化パターンを解析し,RピークはdECGから検出された。その後,統計的特徴は,各ECGビットからの可能なP波位置から抽出した。最後に,抽出された統計的特徴の助けを借りて心房細動フレームを分類するために,線形判別分析(LDA)分類器を採用した。公的に利用可能なデータベース上での実験は,提案した方法は精度,感度及び特異性の点でAFの検出における注目すべき性能を示すことが分かった。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： 心拍 ,  早期診断 ,  メディアンフィルタ ,  計算機械 ,  データベース ,  検出法 ,  *心房細動 ,  *心電図 ,  微分
準シソーラス用語： 特異性 ,  線形判別分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 微分 ,  心電図信号 ,  統計的特徴 ,  心房細動