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J-GLOBAL ID：201802285311233595   整理番号：18A1355580

PVDFセンサと特異スペクトル解析に基づく睡眠中の心臓呼吸信号の非信頼性モニタリング【JST・京大機械翻訳】

Unobtrusive monitoring of cardiorespiratory signals during sleep based on PVDF sensor and singular spectrum analysis

著者 (4件)： Li Wei (School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China) ,  Sun Chenglu (School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China) ,  Chen Chen (School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China) ,  Chen Wei (School of Information Science and Technology, Fudan University & Key Laboratory of Medical Imaging, Computing and Computer Assisted Intervention, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： I2MTC  ページ： 1-6  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： 睡眠の期間における非閉塞性心肺モニタリングは睡眠分析と睡眠障害診断の研究者を容易にすることができた。生物医学的健康情報科学の最近の進歩によって,心血管パラメータを通して個々の睡眠障害をモニターすることが可能である。本論文では,睡眠中の呼吸と心拍の測定のためのポリフッ化ビニリデン(PVDF)センサに基づくシステムを提案した。センシングユニットは,被験者の背部領域の下のマットレス上に配置される。PVDFセンサは,呼吸および心拍運動により引き起こされる脈動圧力変化により,感覚活性化を生じる。心拍と呼吸を正確に抽出し分離するために,方法特異スペクトル解析(SSA)を適用し,一方,経験的モード分解(EMD)とウェーブレット解析法を比較のために使用した。呼吸速度と心拍数を得るために,2人の健康な被験者について実験を行った。提案したシステムの性能を検証し比較するために,ポリソムノグラフィー(PSG)システムを用いて,それぞれ呼吸速度と心拍数を抽出するためのゴールドスタンダードとして胸部努力信号と心電図(ECG)を記録した。呼吸速度抽出の平均誤差率(AER)は8.53%であり,データを2minsエポックとしてセグメント化した。一方,心拍数のAERsは,SSA,EMDおよびウェーブレット法を用いることにより,それぞれ8.01%,8.80%,8.55%であった。全体として,提案したシステムは正確な呼吸と心拍数検出を得ることができる。そして,新規性は,家庭環境における心臓呼吸信号監視のための睡眠マットと組み合わせることができる柔軟なPVDFセンサを導入することにある。そして,呼吸と心拍数を抽出する新しいSSAアルゴリズム。実験結果は,提案したシステムが睡眠中の心臓呼吸信号監視の基本的要件を満たすことを実証した。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： 金 ,  *信頼性 ,  セグメンテーション ,  *心臓 ,  心電図 ,  心拍 ,  波束 ,  閉塞 ,  圧力変動 ,  睡眠障害 ,  脈動 ,  ポリソムノグラフィー
準シソーラス用語： 被験者 ,  健康 ,  呼吸速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： PVDF ,  特異スペクトル解析 ,  睡眠 ,  心臓 ,  呼吸 ,  モニタリング