文献

J-GLOBAL ID：201802260224166037   整理番号：18A2024437

ECG信号を用いない地震心臓図上の収縮と収縮を認識するための移動平均法の使用【JST・京大機械翻訳】

Using Moving Average Method to Recognize Systole and Diastole on Seismocardiogram without ECG Signal

著者 (2件)： Luu Loc (Electrical and Computer Engineering, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, S7N5P9, Canada) ,  Dinh Anh (Electrical and Computer Engineering, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, S7N5P9, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 3796-3799  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(SCG)は心臓活動により発生する心臓機械的信号であり,胸部に加速度計を置くことにより得ることができる。最近,SCGは収縮期と拡張期のイベントを評価することにより心臓手術を推定するために使用されたが,SCGはSCG波形上のイベントを分析し認識するためにECGタイミングに結合されなければならない。本研究では,ECGを参照することなく,実時間で収縮期と拡張期の点を含む領域を同定するために,低い複雑なアルゴリズムを提案した。この方法は,傾斜,移動平均閾値および収縮期間隔制約を用いて,収縮および拡張を同定する。ECG信号も手動アノテーションと比較のために収集した。この移動平均法は,収縮期検出に対して4%の平均誤差率を有し,8つの試験被験者において拡張期検出に対して9%であった。移動平均法の平均処理時間は,1分間のデータに対して75.2msであり,これはヘルスケア応用のための実時間ウェアラブルデバイスに適している。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： 加工時間 ,  *心臓 ,  アルゴリズム ,  *心電図 ,  加速度計 ,  地震 ,  心臓外科 ,  移動平均法 ,  アノテーション
準シソーラス用語： ウェアラブルデバイス ,  被験者 ,  実時間 ,  拡張期 ,  収縮期 , 【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)： ECG信号 ,  地震 ,  心臓 ,  収縮 ,  移動平均法