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J-GLOBAL ID：201902214715761682   整理番号：19A0871174

経皮的冠動脈インターベンション中の血管内ツールの運動パターン認識のための介入者の自然行動の分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Interventionalists’ Natural Behaviors for Recognizing Motion Patterns of Endovascular Tools During Percutaneous Coronary Interventions

著者 (6件)： Zhou Xiao-Hu (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Bian Gui-Bin (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xie Xiao-Liang (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hou Zeng-Guang (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Qu Xinkai (Department of Cardiology, Huadong Hospital Affiliated to Fudan University, Shanghai, China) ,  Guan Shaofeng (Department of Cardiology, Huadong Hospital Affiliated to Fudan University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems  (IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems)
巻： 13  号： 2  ページ： 330-342  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1885A  ISSN： 1932-4545  CODEN： ITBCCW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 多くのロボットプラットフォームは,経皮的冠動脈インターベンション(PCI)中の臨床医への放射線被曝を実際に減らすことができるが,介入者の自然操作はロボット支援PCIにはほとんど関与しない。これは,従来のPCIの間の介入者の自然行動を分析するために,より多くの注意を必要とする。本研究において,4つのタイプの自然行動(すなわち,筋肉活動,手運動,近位力,および指運動)を,10人の被験者から同時に獲得し,一方,6つの典型的タイプのガイドワイヤー操作を実行した。これらの挙動を,関連する挙動選択のための隠れMarkovモデル(HMM)に基づく解析フレームワークによって評価した。関連する挙動は,ガイドワイヤ運動パターンを認識するために,2つのHMMベース分類フレームワークの入力としてさらに使用される。実験結果は,基本的分類フレームワーク(BCF)の下で,91.01%と93.32%の認識精度が,すべての挙動と関連挙動を用いて,それぞれ達成できることを示した。さらに,階層的分類フレームワークは,96.39%の精度で,関連挙動の認識能力を著しく強化することができた。これらの有望な結果は,ロボット支援PCIにおける人間-ロボットインタフェイスの将来の設計を促進するために提案した方法の大きな可能性を実証した。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： *血管 ,  放射線被曝 ,  ロボット ,  *経皮的冠動脈インターベンション ,  隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： 認識精度 ,  ガイドワイヤ ,  被験者 ,  臨床医 ,  ロボットプラットフォーム ,  *運動パターン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 経皮的冠動脈インターベンション ,  血管 ,  ツール ,  運動パターン ,  行動 ,  分析