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J-GLOBAL ID：201802285292996997   整理番号：18A0850324

ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを用いたT波端検出【JST・京大機械翻訳】

T-wave end detection using neural networks and Support Vector Machines

著者 (9件)： Suarez-Leon Alexander Alexeis (Universidad de Oriente, Faculty of Telecommunications, Informatics and Biomedical Engineering, Santiago de Cuba, Cuba) ,  Suarez-Leon Alexander Alexeis (KU Leuven, Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, Leuven, Belgium) ,  Varon Carolina (KU Leuven, Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, Leuven, Belgium) ,  Varon Carolina (Imec, Leuven, Belgium) ,  Willems Rik (KU Leuven, Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, Leuven, Belgium) ,  Willems Rik (UZ Leuven, Leuven, Belgium) ,  Van Huffel Sabine (KU Leuven, Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, Leuven, Belgium) ,  Van Huffel Sabine (Imec, Leuven, Belgium) ,  Vazquez-Seisdedos Carlos Roman (Universidad de Oriente, Faculty of Telecommunications, Informatics and Biomedical Engineering, Santiago de Cuba, Cuba)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 96  ページ： 116-127  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを用いて,心電図(ECG)におけるT波の終端を検出するための新しいアプローチを提案した。多重層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークと固定サイズ最小二乗サポートベクトルマシン(FS-LSSVM)の両方を,T波の終端を決定するための回帰アルゴリズムとして用いた。ランダム選択,k-平均,ロバストクラスタリングおよび最大二次(Renyi)エントロピーのような訓練集合を選択するための異なる戦略を評価した。個々のパラメータを訓練中の各方法に対して調整し,結果を評価セットに対して与えた。MLPとFS-LSSVMアプローチの間の比較を行った。最後に,T波の端部を検出するための他の最先端アルゴリズムとFS-LSSVM法の公平な比較を含めた。実験結果は,FS-LSSVM手法がMLPニューラルネットワークよりも回帰アルゴリズムとしてより適していることを示した。使用した小さな訓練セットにもかかわらず,FS-LSSVM法は最先端技術を凌駕した。FS-LSSVMは,小さな訓練セットサイズによってさえ,ECGにおけるT-波動端部検出アルゴリズムとして,うまく使用することができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多層 ,  エントロピー ,  無作為抽出 ,  パーセプトロン ,  波動 ,  アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  心電図 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  最先端技術 ,  最先端 ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  *T波 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ECG ,  T波エンド ,  ニューラルネットワーク ,  FS-LSSVM

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  T波