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J-GLOBAL ID：201902219982186465   整理番号：19A1716015

テンソル列分解に基づく準脳死EEG診断【JST・京大機械翻訳】

Quasi-Brain-Death EEG Diagnosis Based on Tensor Train Decomposition

著者 (9件)： Chen Qipeng (Saitama Institute of Technology, Saitama, Japan) ,  Yuan Longhao (Saitama Institute of Technology, Saitama, Japan) ,  Yuan Longhao (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP), Tokyo, Japan) ,  Miao Yao (Saitama Institute of Technology, Saitama, Japan) ,  Zhao Qibin (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP), Tokyo, Japan) ,  Tanaka Toshihisa (Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo, Japan) ,  Cao Jianting (Saitama Institute of Technology, Saitama, Japan) ,  Cao Jianting (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP), Tokyo, Japan) ,  Cao Jianting (Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11555  ページ： 501-511  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波(EEG)信号解析に基づく準脳死診断は,脳死誤診を避けることができる準脳死患者の早期検出に対して非常に重要である。テンソルは多方向アレイであり,テンソル分解は高次データを解析するための自然な方法である。本論文では,テンソル列(TT)分解をEEGに基づく準脳死診断に適用した。マトリックスから高次テンソルへのEEGデータを再構成することにより,データからより価値のある特徴を抽出するための新しいアルゴリズムを用いた。次に,サポートベクトルマシン(SVM)分類装置を用いて,抽出した特徴の分類タスクを完成した。実験結果は,著者らの方法が昏睡患者と脳死患者の間の差を評価する際によく実行されることを示している。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信号解析 ,  再構成 ,  *テンソル ,  サポートベクトルマシン ,  *診断 ,  脳波 ,  分類装置 ,  誤診 ,  昏睡 ,  アルゴリズム ,  *脳死 ,  テンソル分解 ,  誤り

著者キーワード (5件)： EEGデータ ,  脳死診断 ,  テンソル ,  TT分解 ,  SVM

分類 (4件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： テンソル ,  分解 ,  脳死 ,  EEG ,  診断