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J-GLOBAL ID：201802271921384381   整理番号：18A0726498

逐次切断多重線形特異値分解を用いた不規則心拍検出【JST・京大機械翻訳】

Irregular heartbeat detection using sequentially truncated multilinear singular value decomposition

著者 (5件)： Suarez-Leon Alexander A. (Universidad de Oriente, Santiago de Cuba, Cuba) ,  Varon Carolina (KU Leuven, Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, Leuven, Belgium) ,  Goovaerts Griet (KU Leuven, Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, Leuven, Belgium) ,  Vazquez-Seisdedos Carlos R. (Universidad de Oriente, Santiago de Cuba, Cuba) ,  Van Huffel Sabine (KU Leuven, Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, Leuven, Belgium)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CinC  ページ： 1-4  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： 本論文は,テンソル近似と最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)を用いて不規則な心拍を検出するための新しいアプローチを提示した。一度信号がフィルタ化され正規化されると,三次テンソルがデータセットの各記録のために構築された。次に,逐次非線形特異値分解(ST-MLSVD)を適用し,モード3行列をLS-SVMの入力特徴として用いた。次に,訓練のためのデータの5%を選択するために,アクティブプロトタイプベクトル(APV)選択戦略を実行した。LS-SVM超パラメータ同調を,結合模擬アニーリングとシンプレックス法の組合せを用いて実行した。性能評価のために2つのデータベースを用いた。この評価は感度,正の予測値,および93%以上の特異性をもたらした。これらの結果は,テンソルに基づく不規則心拍検出システムに対する以前に報告された結果の改善である。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： *線形性 ,  *心拍 ,  シンプレックス法 ,  テンソル ,  *多重化 ,  *特異値分解 ,  フィルタ ,  シミュレーテッドアニーリング ,  近似法 ,  正規化 ,  データベース ,  同調 ,  性能評価
準シソーラス用語： 特異性 ,  最小二乗-サポートベクトルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特異値分解 ,  心拍