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J-GLOBAL ID：201802247241351971   整理番号：18A1089938

単一チャンネル脳波信号に基づく自動睡眠病期分類【JST・京大機械翻訳】

Automatic sleep staging based on single channel electroencephalogram signal

著者 (3件)： Fan Wenbing (鄭州大学信息工程学院,鄭州,450001) ,  Liu Xuefeng (鄭州大学信息工程学院,鄭州,450001) ,  Zhao Yanyang (河南工業大学電气工程学院,鄭州,450001)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： z2  ページ： 318-321  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 伝統的自動睡眠病期分類の精度不足の問題に照準を定めて,単一チャンネルEEG(EEG)信号に基づく新しい睡眠病期分類法を提案した。8例の被験者の睡眠脳波監視データ及び専門家の人工病期分類結果をサンプルとして、まず2層フィルタを用いて原始脳波信号のノイズ除去を実現した。次に,各睡眠段階のリズム波の相対エネルギーの平均値を,ウェーブレット変換アルゴリズムによって抽出し,そして,各睡眠段階の複雑性を,マルチスケールエントロピーアルゴリズムによって,解析した。すべての特性パラメータをフィードバック伝播ニューラルネットワーク分類装置に入力して,睡眠段階の自動認識分類を実現した。実験結果の統計分析により、この方法の平均分期精度は85.81%に達し、従来のウェーブレット変換、サンプルエントロピーとファジーエントロピー法より、より高いシステムの安定性と精度がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計解析 ,  フィードバック ,  雑音低減 ,  フィルタ ,  *チャネル ,  分類装置 ,  アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  ウェーブレット変換 ,  自動認識 ,  複雑性 ,  リズム ,  二層 ,  被験者
準シソーラス用語： *病期分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sleep staging ,  ElectroEncephaloGram (EEG) signal ,  wavelet transform ,  Multi-scale Entropy (MSE) ,  feedback neural network

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  動物生理一般  (EJ02010E)

タイトルに関連する用語 (4件)： チャンネル ,  脳波信号 ,  睡眠 ,  病期分類