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J-GLOBAL ID：201802274455569553   整理番号：18A1770491

高速かつ患者特異的診断のためのAI支援携帯型ECG【JST・京大機械翻訳】

AI Assisted Portable ECG for Fast and Patient Specific Diagnosis

著者 (5件)： Islam Chowdhuryy Md. Hafizul (Dept. of EEE, Chittagong University, Chittagong, Bangladesh) ,  Sultana Maliha (Dept. of EEE, Chittagong University, Chittagong, Bangladesh) ,  Ghosh Rajib (Sadar Hospital, Bandarban, Bangladesh) ,  Ahamed Jamal Uddin (Dept. of EEE, Chittagong University, Chittagong, Bangladesh) ,  Mahmood MAI (Dept. of EEE, Chittagong University, Chittagong, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IC4ME2  ページ： 1-4  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： ヒトのエラー,患者の歴史の入手不能,人口統計学的データの欠如,時間に敏感な診断のための専門家の不足が,しばしば心臓血管疾患診断(CVD)における致命的な誤りをもたらす。本研究では,深い畳込みニューラルネットワークと無線バイオセンシングにより機械学習を組み込み,これらの誤差を低減する助けとなる超可ort性ECG(Electro Cardiogram)モジュールを作成した。40名の患者のMIT-BIHとPTBデータベースを用いて,84%の精度でシステムとアルゴリズムを検証した。著者らのシステムをより多くの患者で訓練したので,著者らの精度は,10人の患者の58%から80人の患者の84%まで改善した。予備システムは,7.69%の偽陽性で92.3%の精度を示した。著者らの無線センサノードは,超携帯性を有する非常に低い待ち時間有線等価リアルタイムシステムを模倣するために,低電力/低帯域幅MQTTプロトコルを利用した。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： アルゴリズム ,  データベース ,  ヒト ,  心血管疾患 ,  実時間処理 ,  帯域幅 ,  待ち時間 ,  *患者 ,  *高速度 ,  *携帯型 ,  バイオセンサ ,  機械学習
準シソーラス用語： 誤検出 ,  ワイヤレス ,  低電力化 , 【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 (6件)： 患者 ,  診断 ,  AI ,  支援 ,  携帯型 ,  ECG