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J-GLOBAL ID：201902234324711285   整理番号：19A0135745

フォトプレチスモグラフィー信号による睡眠時無呼吸の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Sleep Apnea by Photoplethysmography Signal

著者 (3件)： Aksahin Mehmet Feyzi (Biyomedikal Muehendisligi Boeluemue, Bas,kent Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye) ,  Karaca Busra Kubra (Biyomedikal Muehendisligi Boeluemue, Bas,kent Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye) ,  Oltu Burcu (Biyomedikal Muehendisligi Boeluemue, Bas,kent Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： TIPTEKNO  ページ： 1-4  発行年： 2018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： 睡眠時無呼吸は,上気道閉塞から呼吸異常への範囲と呼吸努力の欠如を含むコミュニティにおける非常に一般的な呼吸障害であり,人々の生活の基準をより低くし,死亡さえ引き起こすことができる。したがって,睡眠時無呼吸は,実際的な方法で高い精度で診断される必要がある。無呼吸の診断は睡眠ポリグラフ(PSG)法による患者の生理学的パラメータの記録と専門医によるこれらのパラメータの検査により行われるが,それは面倒で時間のかかる過程である。無呼吸診断過程を単純化するために,PSG記録の代わりに,リン脂質撮影(PPG)信号を用いた。PPG信号は呼吸の変化を反映するため,無呼吸の診断に適している。提案した研究では,無呼吸を自動的に診断し,無呼吸診断をより容易にし,PPG信号を用いてより客観的にするために,意思決定支援システムを開発した。意思決定支援システムにおいて,PPG信号のピークを決定し,心拍変動(HRV)ベクトルをこれらのピーク間の時間差に依存して発生させた。生成したベクトルの平均値と標準偏差値を各エポックの特徴として決定した。各エポックにおける無呼吸の存在は,「サブ空間K最近傍(サブ空間KNN)」と指定された特徴を用いて分類される。「サブ空間KNN」分類装置を85%の精度で訓練し,次にシステムをテストした。結果として,感度,精度および特異性率は,それぞれ91%,95%および90%と計算された。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： リン脂質 ,  意思決定支援システム ,  標準偏差 ,  コミュニティ ,  ポリソムノグラフィー ,  *無呼吸 ,  ベクトル ,  呼吸困難 ,  分類装置 ,  簡素化 ,  診断
準シソーラス用語： 特異性 ,  時間差 ,  専門医 ,  睡眠時無呼吸 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： フォトプレチスモグラフィー ,  睡眠時無呼吸 ,  分類