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J-GLOBAL ID：201802274586665488   整理番号：18A0444086

心電図信号を用いたと糖尿病検出のためのアルゴリズムの開発設計【Powered by NICT】

Design and develop an algorithm for a diabetic detection using ECG signal

著者 (2件)： Musale Reena (Student of Electronics & Telecommunication Engineering, RSCOE Pune, India) ,  Paithane A. N. (Faculty of Electronics & Telecommunication Engineering, RSCOE Pune, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCMC  ページ： 961-966  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： 巨大数個体であるその無限性質と遺伝性接続のために治療が困難な糖尿病(DM)に影響された。管理されていない糖尿病は心臓関連問題を促進するかも知れない。これらの線に沿って,診断と糖尿病の検査は重要である。RR間隔信号を利用することにより,糖尿病の自動検出を行うことができる。RRシグナルの性質は非線形で非定常。線形戦略は,信号における導入した隠されたデータを捕捉できないであろう。経験的モード分解(EMD)は,非線形および非定常過程で得られたデータからの信号を抽出するための広い範囲の応用に利用されている。しかし,広く異なるスケールの信号から成る固有モード関数(IMF)を持っていた。経験的モード分解(EMD)に基づく新しい非線形法は正常RR間隔信号と糖尿病を識別するために本論文で提案した。RR間隔信号のIMFを用いて種々のパラメータ,すなわち,Fourier-Bessel級数展開を用いた平均周波数パラメータ,振幅変調帯域幅,周波数変調帯域幅と面積二次差分プロットから計算した平均平均値,最初の差,ZCR抽出した。SVM(サポートベクトルマシン)分類器を糖尿病RR間隔信号の検出のための提案した特徴の識別能力を測定するために利用されてきた。この提案された方法から得られた結果は,これらの特徴が正常クラスと糖尿病の間の重要な差を提供することを示した。開発されたアルゴリズムを用いて,解析の精度は95%であった。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： 周波数 ,  心臓 ,  サポートベクトルマシン ,  級数展開 ,  *アルゴリズム ,  線形性 ,  遺伝 ,  *糖尿病 ,  *心電図
準シソーラス用語： 固有モード関数 ,  非定常過程 ,  経験的モード分解 ,  非定常性 ,  自動検出 ,  RR間隔 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 心電図信号 ,  糖尿病 ,  アルゴリズム ,  開発 ,  設計