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J-GLOBAL ID：201902236491324154   整理番号：19A2493187

長期短期記憶と心拍変動を用いた睡眠時無呼吸検出アルゴリズムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a Sleep Apnea Detection Algorithm Using Long Short-Term Memory and Heart Rate Variability

著者 (7件)： Iwasaki Ayako (Kyoto University, Japan) ,  Nakayama Chikao (Kyoto University, Japan) ,  Fujiwara Koichi (Kyoto University, Japan) ,  Sumi Yukiyoshi (Shiga University of Medical Science, JAPAN) ,  Matsuo Masahiro (Shiga University of Medical Science, JAPAN) ,  Kano Manabu (Kyoto University, Japan) ,  Kadotani Hiroshi (Shiga University of Medical Science, JAPAN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EMBC  ページ： 3964-3967  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： 睡眠時無呼吸症候群(SAS)は,生活習慣病のリスクの増加により昼間の疲労を引き起こす一般的な障害である。多数の患者は診断されず,部分的にはそのゴールドスタンダードテスト,ポリソムノグラフィー(PSG)を実行することの困難さのために未治療である。本研究では,一種のニューラルネットワーク技術である心拍変動(HRV)と長い短期記憶(LSTM)を利用した簡単なスクリーニング法を提案した。臨床データにこのアルゴリズムを適用した結果は,患者と健常者を高感度(100%)と特異性(100%)で識別できることを示した。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： ポリソムノグラフィー ,  ニューラルネットワーク ,  生活習慣病 ,  ヒト ,  スクリーニング ,  睡眠時無呼吸症候群 ,  高感度 ,  治療法 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 特異性 ,  健常者 ,  臨床データ ,  *検出アルゴリズム ,  *睡眠時無呼吸 ,  *心拍数変動性 ,  *短期記憶 , 【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)： 長期 ,  短期記憶 ,  心拍変動 ,  睡眠時無呼吸 ,  検出アルゴリズム ,  開発