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J-GLOBAL ID：201802262848176111   整理番号：18A0444118

疾患診断のための心電図に基づく心拍分類【Powered by NICT】

ECG-based heartbeat classification for disease diagnosis

著者 (2件)： Sabeeha S. (Department of ECE, College Of Engineering Karunagappally, Thodiyoor P O, Kollam Dist. Pin - 690523) ,  Shiny C. (Department of ECE, College Of Engineering Karunagappally, Thodiyoor P O, Kollam Dist. Pin - 690523)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCMC  ページ： 1113-1117  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： 肥大型心筋症(H CM)は,心臓筋(心筋)が異常に厚い(肥大)疾患であり,閉塞性および非閉塞性である可能性がある。心臓電気的活性を記録する心電図(ECG)に基づく試験は,H CM患者の早期発見を助けることができる。本論文では,標準10秒,12リードE CG信号を用いたH CM患者を同定するために開発された心血管患者分類器を提案した。それらの記録された心拍の大部分はH CMの特性として認識されている患者はH CMを有するとして分類される。分類器の基本的な課題は,H CMビートとして12誘導E CG信号から分割個々の心拍を認識することである,非H CM心血管患者の心拍を対照として使用した。心拍分類のためのECG信号といくつかの他の特徴をウェーブレット分解を用いても一般的に使用されると新たに開発されたものを抽出した両方の形態学的および時間的特徴を抽出した。これらの特徴は,H CMである閉塞性または非閉塞性かどうかをチェックするために使用した。分類性能を評価するために,訓練およびサポートベクトルマシン分類器を試験した。も少なくとも有益な特徴を次第に除去していき,による特徴選択実験を実施した。の結果は,高度に有益な特徴の比較的小さなサブセットは,特徴の完全セットを用いて達成されたものに匹敵する性能測度を達成できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  モルフォロジー ,  心臓 ,  循環系 ,  閉塞 ,  特徴選択 ,  患者 ,  肥大型心筋症 ,  早期診断 ,  部分集合 ,  心筋 ,  *心拍 ,  *心電図
準シソーラス用語： ウェーブレット分解 ,  電気的活性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 疾患 ,  診断 ,  心電図 ,  心拍 ,  分類