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J-GLOBAL ID：201802265011603293   整理番号：18A0973283

圧縮センシングECG測定における心拍数推定のための整合フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Matched Filtering for Heart Rate Estimation on Compressive Sensing ECG Measurements

著者 (5件)： Da Poian Giulia (Department of Biomedical Informatics, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Rozell Christopher J (School of Electrical and Computer EngineeringGeorgia Institute of Technology) ,  Bernardini Riccardo (Dipartimento Politecnico di Ingegneria e ArchitetturaUniversity of Udine) ,  Rinaldo Roberto (Dipartimento Politecnico di Ingegneria e ArchitetturaUniversity of Udine) ,  Clifford Gari D. (Department of Biomedical InformaticsEmory University)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 65  号： 6  ページ： 1349-1358  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 目的:圧縮センシング(CS)は,無線体センサネットワークを用いた心電図(ECG)信号の長期モニタリングのための低複雑性圧縮フレームワークとして最近適用されている。ECG信号の長期記録は診断目的に有用であり,いくつかの広範な疾患の進化をモニターすることができる。特に,ビート-ビート間隔は重要な臨床情報を提供し,これらはQRS複合体(R-ピーク)間の距離を計算することによりECG信号から誘導することができる。R-ピーク検出のための多数の方法は,非圧縮ECGに対して利用可能である。しかしながら,圧縮された感知データの場合,信号再構成は,かなりのエネルギー消費を必要とする比較的複雑な最適化アルゴリズムで実行できる。本論文では,CS ECG記録からの心拍数推定の問題に取り組み,全信号の再構成を回避した。方法:ECG信号がCS線形測定の形で表現される枠組みを考察した。圧縮されたECGと既知のQRSテンプレートの相関を計算することにより,QRS位置を圧縮領域で推定した。【結果】実際のECG信号に関する実験は,著者らの新しい解法が再構成した信号に適用する方法によって競争力があることを示した。結論:再構成手順を避けて,提案した方法は,リアルタイム低電力応用に非常に便利であることを証明した。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： 再構成 ,  エネルギー消費 ,  *心拍 ,  心電図 ,  複合体 ,  センサネットワーク ,  *整合フィルタリング ,  形状測定
準シソーラス用語： 実時間 ,  最適アルゴリズム ,  信号再構成 ,  ピーク検出 ,  低複雑性 ,  長期モニタリング ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 圧縮センシング ,  ECG ,  心拍数 ,  推定 ,  整合フィルタリング