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J-GLOBAL ID：201802244409191285   整理番号：18A0726726

RR変動とECGスペクトル測定を用いたAFと他のリズムの検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of AF and other rhythms using RR variability and ECG spectral measures

著者 (5件)： Billeci Lucia (Institute of Clinical Physiology, National Research Council of Italy (IFC-CNR), Pisa, Italy) ,  Chiarugi Franco (Institute of Computer Science, FORTH, Heraklion, Crete, Greece) ,  Costi Magda (Cardioline S.p.A., Trento, Italy) ,  Lombardi David (Cardioline S.p.A., Trento, Italy) ,  Varanini Maurizio (Institute of Clinical Physiology, National Research Council of Italy (IFC-CNR), Pisa, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CinC  ページ： 1-4  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： 目的:心房細動(AF)は,高齢者における死亡率の主要原因の1つであり,したがって,その検出は非常に臨床的に関連している。本研究の目的は,心房細動,正常洞調律,他の型のリズムまたは雑音性シグナルとして,短い,単一の鉛,ECG記録を分類することであった。方法:最初に,ECG信号とRR間隔系列の両方から,これらの4つのクラスを特徴付ける約50の特徴を抽出した。次に,30の識別特徴の部分集合を選択する次元縮小のための段階的線形判別分析を適用した。これらの特徴を用いた最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)分類器を調整し,Cardiology Challenge 2017における物理的/コンピューティングのデータセット上で訓練した。【結果】:LS-SVM分類装置は,Challengeの隠れたテストセットに関して,公式の最終スコアF1=0.81であり,最良(0.83)から2つのセンターだけで,結果のランキングにおいて12番目の場所を得た。結論:このアプローチは心房細動の検出において特に有望であると思われる。他のリズムと雑音信号の識別を改善するためには更なる研究が必要である。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】

シソーラス用語： 老人 ,  死亡率 ,  *心房細動 ,  鉛 ,  部分集合 ,  心電図 ,  等級づけ ,  雑音 ,  次元縮小 ,  分類装置
準シソーラス用語： 最小二乗-サポートベクトルマシン ,  線形判別分析 ,  RR間隔 ,  洞調律 ,  *リズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  循環系の疾患  (GJ03000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： ECG ,  スペクトル測定 ,  AF ,  リズム