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J-GLOBAL ID：201802262490361099   整理番号：18A1895776

再帰および経験的モード分解解析を用いたR-R間隔信号に対するHorrorオーディオ視覚刺激の音の影響の理解【JST・京大機械翻訳】

Understanding the Effect of Sound of a Horror Audio-Visual Stimulus on R-R Interval Signal Using Recurrence and Empirical Mode Decomposition analyses

著者 (6件)： Das Soumanti (Department of Biotechnology & Medical Engineering, NIT Rourkela, Odisha, 769008, India) ,  Prdhan Ashirbad (Department of Biotechnology & Medical Engineering, NIT Rourkela, Odisha, 769008, India) ,  Nayak Suraj Kumar (Department of Biotechnology & Medical Engineering, NIT Rourkela, Odisha, 769008, India) ,  Pal Kunal (Department of Biotechnology & Medical Engineering, NIT Rourkela, Odisha, 769008, India) ,  Paul Swatilekha (Netaji Subhash Engineering College, Kolkata, West Bengal, 700152, India) ,  Dey Anilesh (Department of Electronics & Communication Engineering, Kaziranga University, Jorhat, Assam, 785006, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INDICON  ページ： 1-5  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： 本研究では,音の有無にかかわらず,音響視覚刺激を提供した後の心臓生理学の解析について述べた。本研究では,RR間隔信号(RRISS)を心電図(ECG)信号から抽出した。RRISSを再発分析を用いて分析し,重要な特徴を予測した。分離研究において,RRISSを経験的モード分解(EMD)を用いて固有モード関数(IMF)に分解し,IMFの統計的特徴を計算した。重要な特徴は,t検定,Boosted Tree(BT),分類と回帰木(CART)とランダムフォレスト(RF)ベースの分類器によって推定した。これらの予測子を人工ニューラルネットワーク(ANN)ベース分類に用いた。分類効率は,再発分析から得られた特徴が,EMD分解後のIMFから得られた特徴と比較して,心臓生理学の推定においてはるかに優れていることを示唆した。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： 再発 ,  ニューラルネットワーク ,  *音響 ,  *オーディオ機器 ,  生理学 ,  心臓 ,  心電図
準シソーラス用語： 予測子 ,  ランダムフォレスト ,  CART ,  回帰木 ,  t検定 ,  固有モード関数 ,  RR間隔 ,  *視覚刺激 , 【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 (7件)： 経験的モード分解 ,  解析 ,  R-R間隔 ,  オーディオ ,  視覚刺激 ,  音 ,  理解