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J-GLOBAL ID：201802292885037375   整理番号：18A0726672

発作性心房細動発症の予測のための患者特異的方法論【JST・京大機械翻訳】

A patient-specific methodology for prediction of paroxysmal atrial fibrillation onset

著者 (6件)： De Giovanni Elisabetta (Embedded System Laboratory (ESL), Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) ,  Aminifar Amir (Embedded System Laboratory (ESL), Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) ,  Luca Adrian (Applied Signal Processing Group (ASPG), Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) ,  Yazdani Sasan (Applied Signal Processing Group (ASPG), Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) ,  Vesin Jean-Marc (Applied Signal Processing Group (ASPG), Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland) ,  Atienza David (Embedded System Laboratory (ESL), Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CinC  ページ： 1-4  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： 心房細動(AF)の管理における進歩にもかかわらず,この不整脈は脳卒中および心不全の主要原因の1つである。無症候性発作型(PAF)から持続性AFへのこの病理の進行は,PAFエピソードの発症を予測することにより予防できる。さらに,AFは異なる患者における不均一な機構により引き起こされるので,本論文で示すように,患者特異的アプローチは有望な解決策を提供する。本研究では,2つのECG記録,PAF発症に近い1つとPAFエピソードから遠い1つを考慮した。各患者に対して,約20分間隔で2つの5分間ECGセグメントを抽出した。次に,時間および振幅領域特徴の患者固有集合を用いて線形サポートベクトルマシン(SVM)分類器を訓練した。特に,5つの連続心拍の短い窓におけるP波とQRS複合体を考察した。最後に,PAF予測チャレンジ(2001)PhysioNetデータベース上での方法を検証し,F1スコア97.1%,感度96.2%,特異性98.1%の開始を予測した。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： *心房細動 ,  心拍 ,  不整脈 ,  病理 ,  *患者 ,  *発作 ,  脳卒中 ,  データベース ,  *予測 ,  心不全 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 特異性 ,  エピソード ,  *発症 ,  *発作性心房細動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 循環系の疾患  (GJ03000C) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 発作性心房細動 ,  発症 ,  予測 ,  患者 ,  方法論