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J-GLOBAL ID：201802282380290969   整理番号：18A2024251

フォトプレチスモグラフィーからの自動エンコーダによる無カフ血圧推定のための特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Features Extraction for Cuffless Blood Pressure Estimation by Autoencoder from Photoplethysmography

著者 (4件)： Shimazaki Shota (Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University, Aichi, Japan) ,  Bhuiyan Shoaib (Faculty of Medical Engineering, Suzuka University of Medical Science, Mie, Japan) ,  Kawanaka Haruki (Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University, Aichi, Japan) ,  Oguri Koji (Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University, Aichi, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 2857-2860  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： PPG変化が心血管系の状態に依存するという生理学的知識に基づいて,光レチスモグラフ(PPG)センサのみを用いて,無カフ装置による血圧(BP)を推定するいくつかの研究が提案されている。これらの研究において,機械学習アルゴリズムを用いて,波高から様々な特徴を抽出し,パルス波の上昇点から特徴点までの経過時間を用いてBPを推定した。しかし,それらの特徴がBPに従って変化するパルス波形の完全な情報を表現できないので,精度は医療機器として使用されるにはまだ適切ではない。また,BPを推定するためのパルス波形についての他の有効な知識はまだ見出されていない。したがって,本研究では,複雑な特徴を抽出することができ,BPを推定するためのパルス波形の新しい特徴を追加することができる自動符号器に焦点を合わせた。自動符号器を用いて,パルス波の結合信号から100の特徴を抽出し,その一次微分と二次微分から抽出した。1363の試験被験者による検査の結果は,相関係数と測定BPと推定BPの間の差の標準偏差がR=0.67,自己エンコーダなしのSD=13.97から自己エンコーダによるR=0.78,SD=11.86まで改善されたことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  医療機器 ,  *血圧 ,  パルス波 ,  循環系 ,  微分 ,  生理学 ,  *符号器 ,  相関係数 ,  標準偏差 ,  学習アルゴリズム ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 被験者 ,  パルス波形 ,  *フォトプレチスモグラフィー , 【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)： フォトプレチスモグラフィー ,  エンコーダ ,  カフ ,  血圧 ,  推定 ,  特徴抽出