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J-GLOBAL ID：201902240277055158   整理番号：19A0519237

パーキンソン病の振戦定量化-パイロット研究【JST・京大機械翻訳】

Tremor quantification of Parkinson’s disease - a pilot study

著者 (6件)： Alam Md Nafiul (Department of Electrical Engineering, University of North Dakota, USA) ,  Johnson Benjamin (Department of Electrical Engineering, University of North Dakota, USA) ,  Gendreau Jeffrey (Department of Electrical Engineering, University of North Dakota, USA) ,  Tavakolian Kouhyar (Department of Electrical Engineering, University of North Dakota, USA) ,  Combs Colin (School of Medicine and Health Sciences, University of North Dakota, USA) ,  Fazel-Rezai Reza (Department of Electrical Engineering, University of North Dakota, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EIT  ページ： 0755-0759  発行年： 2016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： 本研究の目的は,着用可能な慣性センサから得られた信号を用いてパーキンソン病の振戦重症度を定量化することであった。機械学習アプローチを分類モデルの開発に用いた。加速度計によって生成された信号から計算された特徴と指数指と手首に置かれたジャイロスコープセンサを考慮した。線形サポートベクトルマシン(SVM)モデルを用いて,安静および姿勢振戦の重症度を評価した。分析は,指標指から収集されたセンサ信号が,手首上に置かれたセンサからの信号と比較して,より正確に振戦の重症度を予測することを示した。また,線形加速度と角速度信号の標準偏差は,安静時振戦に対して88.6%から88.9%まで,また姿勢振戦に対して78.8%から81.8%まで分類器の精度を増加させることを示した。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： サポートベクトルマシン ,  *Parkinson病 ,  角速度 ,  *振戦 ,  ジャイロスコープ ,  センサ ,  標準偏差 ,  線形性 ,  加速度計 ,  機械学習 ,  安静
準シソーラス用語： 直線加速度 ,  重症度 ,  慣性センサ ,  着用 , 【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 (5件)： パーキンソン病 ,  振戦 ,  定量化 ,  パイロット ,  研究