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J-GLOBAL ID：201802255165734818   整理番号：18A1646168

ECGビートの動的時間ワーピングを用いた広い複雑な頻脈識別【JST・京大機械翻訳】

Wide complex tachycardia discrimination using dynamic time warping of ECG beats

著者 (2件)： Mazandarani F. Niknejad (Biomedical Engineering Department, Faculty of Electrical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran) ,  Mohebbi M. (Biomedical Engineering Department, Faculty of Electrical Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 164  ページ： 238-249  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景と目的:心電図信号(ECG)を用いた広い複雑性頻脈(WCT)不整脈群の自動処理と正確な診断は課題のままである。WCT不整脈は2つの主要な群から成る:心室性頻脈(VT)と異常性を伴う上室性頻脈(SVT-A)。これらの2つの群には,ECG信号の領域において類似の形態がある。VTとSVT-A不整脈は,それぞれ心室と心房から生じる。従って,VTの代わりにSVT-Aの不正確な診断は致命的である。方法:本論文では,VTとSVT-A不整脈を識別するために,動的時間ワーピング(DTW)を用いた新しいアルゴリズムを提案した。この方法は,前処理,最良テンプレート探索(BTS),および分類器モジュールを含んでいる。最初のモジュール,前処理は,ECG信号のフィルタリング,R波検出,およびビート検出の原因である。第二のモジュール,BTSは,知的アルゴリズムを用いて全訓練データセットからテンプレートとして最小の可能な信号数を自動的に抽出する。これらのテンプレート信号は最大の形態学的差異を有し,正確なWCT識別をもたらす。最後に,1NN分類器はDTW距離を用いて試験データを分類した。結果:提案した方法を171人の被験者から成るECG信号データベース上で評価した。結果は,提案したアルゴリズムがVT,SVT-A,および正常な被験者の間を正確に識別でき,臨床応用における将来の使用に適しているように見えることを示した。得られた精度,感度,特異性,および陽性予測値は,それぞれ93.22%,88.68%,96.98%,および90.27%であった。結論:1つのECGリードのみを用いたVTとSVT-Aの識別のための提示した診断法は,将来の臨床使用に適している。それは,患者のために不必要な治療的介入を減らして,リスクを最小にすることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  アルゴリズム ,  心電図 ,  心房 ,  *頻脈 ,  不整脈 ,  データベース ,  治療法 ,  フィルタリング ,  患者 ,  心室
準シソーラス用語： 特異性 ,  被験者 ,  上室性頻拍 ,  *ワーピング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 広範囲複合頻脈 ,  動的時間ワーピング ,  心室頻拍 ,  上室性頻拍

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 (5件)： ECG ,  ビート ,  ワーピング ,  頻脈 ,  識別