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J-GLOBAL ID：201902240468157338   整理番号：19A0893319

RNNを用いた発作間欠時脳波からのてんかん発作起始領域の推定

Epileptic Focus Detection from Interictal Electroencephalogram Using RNN

著者 (6件)： NYAMRADNAA Byambadorj (東京農工大 工) ,  福森航輔 (東京農工大 大学院工学府) ,  田中聡久 (東京農工大 大学院工学府) ,  飯村康司 (順天堂大 医 脳神経外科) ,  三橋匠 (順天堂大 医 脳神経外科) ,  菅野秀宣 (順天堂大 医 脳神経外科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 495(EA2018 99-159)  ページ： 229-231  発行年： 2019年03月07日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： てんかんは発作を伴う脳神経疾患である.てんかんの原因部位であ...

シソーラス用語： *脳波 ,...
準シソーラス用語： てんかん焦点 ,...

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分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

引用文献 (16件)：

• ′′WHO; World Health Organization, Epilepsy, 2018, URL: http://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/epilepsy/′′.
• O. Chapelle, B. Scholkopf, and A. Zien, Eds., ′′Semi-supervised learning (chapelle, o. et al., eds.; 2006) [book reviews],′′ IEEE Transactions on Neural Networks, vol.20, no.3, pp.542-542, March 2009.
• R.G. Andrzejak, K. Schindler, and C. Rummel, ′′Nonrandomness, nonlinear dependence, and nonstationarity of electroencephalographic recordings from epilepsy patients,′′ Physical Review E, vol.86, no.4, p.046206, 2012.
• G. Zhu, Y. Li, P.P. Wen, S. Wang, and M. Xi, ′′Epileptogenic focus detection in intracranial EEG based on delay permutation entropy,′′ AIP conference proceedings, vol.1559, American Institute of Physics, 2013. 31-36.
• R. Sharma, R.B. Pachori, and U.R. Acharya, ′′Application of entropy measures on intrinsic mode functions for the automated identification of focal electroencephalogram signals,′′ Entropy, vol.17, no.2, pp.669-691, 2015.

タイトルに関連する用語 (6件)： RNN ,  発作 ,  間欠 ,  脳波 ,  てんかん発作 ,  推定