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J-GLOBAL ID：201802257059949090   整理番号：18A2024976

長期短期記憶を用いたECG信号に基づく心疾患の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Heart Diseases Based On ECG Signals Using Long Short-Term Memory

著者 (2件)： Liu Ming (the Department of Computer Science, Hanyang University at Ansan, Korea) ,  Kim Younghoon (the Department of Computer Science, Hanyang University at Ansan, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 2707-2710  発行年： 2018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： 心電図(ECG)信号に基づく心疾患分類は,低コストの単純な診断ツールで得ることができるので,心疾患の診断における優先項目になっている。心疾患の早期発見は,治療を容易にし,人々の生活を節約することを可能にするので,ECGを用いた心疾患の正確な検出は非常に重要である。本論文では,深い学習における時系列シーケンスを解析する最先端技術であるLong Short-Tem Memory(LSTM)と呼ばれる機械学習法を採用することにより,ECGに基づく心疾患の分類法を提案した。適切なデータ前処理として,著者らはまた,精度を改善するために記号集合近似(SAX)を利用した。著者らの実験結果は,著者らのアプローチが有意により良い精度を達成するだけでなく,ベースライン技術より小さな応答時間において正確に心疾患を分類することを示した。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： 応答時間 ,  基準線 ,  *心臓病 ,  早期診断 ,  *心電図 ,  機械学習 ,  近似法
準シソーラス用語： データ前処理 ,  分類法 ,  疾病分類 ,  *短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 長期 ,  短期記憶 ,  ECG信号 ,  心疾患 ,  分類