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J-GLOBAL ID：201802286432250926   整理番号：18A0263808

最適化されたバーテックス周波数アルゴリズムを用いて検出した連続ツバメ中の脳ネットワークの差異【Powered by NICT】

Differences in brain networks during consecutive swallows detected using an optimized vertex-frequency algorithm

著者 (3件)： Jestrovic Iva (Department of Electrical and Computer Engineering, Swanson School of Engineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15261, USA) ,  Coyle James L. (Department of Communication Science and Disorders, School of Health and Rehabilitation Sciences, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, USA) ,  Sejdic Ervin (Department of Electrical and Computer Engineering, Swanson School of Engineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15261, USA)
資料名： Neuroscience  (Neuroscience)
巻： 344  ページ： 113-123  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0919A  ISSN： 0306-4522  CODEN： NRSCDN  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： 嚥下障害患者は「疲労効果」による反復嚥下活動後の吸引のより高いリスクを持つことができる。しかし,連続かツバメは脳の活性に影響するまだ知られていない。,筆者らはグラフアプローチに信号処理を用いた連続ツバメ中に形成された嚥下脳ネットワークの違いを検討した。データは,脳波(EEG)信号を用いた55名の健常者から採取した。参加者は乾燥ツバメ(すなわち,唾液ツバメ)と湿式ツバメ(すなわち,水,花蜜厚,及び蜂蜜厚ツバメ)を行った。EEG時系列の標準前処理後,脳ネットワークは時間周波数ベース同期手法を使って形成したが,グラフ上の信号は脳ネットワークの線グラフとして形成された。グラフ上の信号から頂点周波数情報を計算するために,提案したアルゴリズムは窓付きグラフFourier変換とグラフS変換を計算するための最適化されたウィンドウサイズに基づいている。提案したアルゴリズムは,合成信号を用いて試験し,元のアルゴリズムと比較して改善されたエネルギー濃度を示した。EEG嚥下データに適用した場合,最適化窓グラフFourier変換と最適化グラフS変換は,連続したツバメの間の脳活性における差異が存在することを示した。添加では,結果は,より厚い液体の連続ツバメ間のより高い相違を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 図式解法 ,  嚥下障害 ,  患者 ,  前処理 ,  *ネットワーク ,  *最適化 ,  脳波 ,  信号処理 ,  嚥下 ,  *周波数 ,  Fourier変換 ,  *アルゴリズム ,  蜂蜜
準シソーラス用語： 時間周波数 ,  健常者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 嚥下 ,  嚥下障害 ,  脳波 ,  グラフ信号処理 ,  頂点頻度解析

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  バーテックス ,  アルゴリズム ,  ツバメ ,  脳ネットワーク ,  差異