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J-GLOBAL ID：201902213526017514   整理番号：19A2094427

機械学習技術により支援された触覚センサと張力センサを備えた血圧モニタリング装置【JST・京大機械翻訳】

A Blood Pressure Monitoring Device with Tactile and Tension Sensors Assisted by a Machine Learning Technique

著者 (4件)： Huang Kuan-Hua (National Taiwan University, Taipei, TAIWAN) ,  Tan Fu (National Taiwan University, Taipei, TAIWAN) ,  Wang Tzung-Dau (National Taiwan University Hospital, Taipei, TAIWAN) ,  Yang Yao-Joe (National Taiwan University, Taipei, TAIWAN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： TRANSDUCERS & EUROSENSORS XXXIII  ページ： 558-561  発行年： 2019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： 本研究では,高感度触覚センシングアレイと張力センサを用いた連続血液パルス波監視システムの開発について述べた。センシング素子の重要な要素は,圧力感度を高めるためにマイクロドーム構造でパターン化された導電性高分子膜である。提案したアレイ型構成は,血液パルス波の測定を非常に容易にする。さらに,パルス波測定中のストラップ張力を検出する張力センサは,高品質の血液パルス波を測定するための最適条件を推定することができる。さらに,機械学習アルゴリズム,サポートベクトル回帰を用いて,測定したパルス波信号から収縮期血圧(SBP)と拡張期血圧(DBP)を推定した。推定SBPと参照SBP間のR2は0.724で,推定DBPと参照DBP間のR2は0.769であった。Copyright 2019 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： 高分子膜 ,  パターン形成 ,  ドーム構造 ,  最適条件 ,  監視装置 ,  パルス波 ,  導電性 ,  学習アルゴリズム ,  収縮期血圧 ,  高感度 ,  *張力 ,  *触覚センサ
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  触覚センシング ,  *張力センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習技術 ,  支援 ,  触覚センサ ,  張力センサ ,  血圧 ,  モニタリング装置