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J-GLOBAL ID：201902242203584133   整理番号：19A0515374

耳脳波を用いた自動睡眠モニタリング【JST・京大機械翻訳】

Automatic Sleep Monitoring Using Ear-EEG

著者 (4件)： Nakamura Takashi (Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, U.K.) ,  Goverdovsky Valentin (Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, U.K.) ,  Morrell Mary J. (Sleep and Ventilation Unit, National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, U.K.) ,  Mandic Danilo P. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine  (IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine)
巻： 5  ページ： ROMBUNNO.2800108.1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2440A  ISSN： 2168-2372  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 患者の利便性のない睡眠パターンのモニタリングまたは専門医の関与は,有意な重要性の臨床的問題である。この目的のために,著者らは,脳波(耳-EEG)を記録するために,手頃な,非信頼性で,離散的で,長期間の着用可能な内耳センサに基づく自動睡眠ステージ監視システムを提案した。単一耳EEGチャネルからの睡眠パターン分類のための選択された特徴は,スペクトルエッジ周波数とマルチスケールファジィエントロピー,構造的複雑性特徴を含んでいる。この予備的研究では,4人の被験者の同時頭皮EEGと耳EEG記録から手動で記録された催眠を,2つの分析シナリオに対するラベルとして用いた。1)耳-EEG記録からの耳-EEG催眠ラベルの分類;そして,2)耳-EEG記録からの頭皮-EEG催眠標識の予測。2クラスと4クラス睡眠スコアリングの両方を考慮し,耳EEGから予測した耳EEGラベルに対して78.5%から95.2%の範囲の達成精度,および耳EEGから予測された頭皮EEGラベルに対して76.8%から91.8%の範囲の精度を得た。対応するKappa係数は,シナリオ1に対して0.64から0.83の範囲で,ほぼ完全な一致を示し,一方,シナリオ2に対しては,0.65-0.80の範囲は実質的な一致を示し,したがって,コミュニティにおける睡眠監視のための耳内センシングの実現可能性をさらに支持した。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： 予備調査 ,  パターン分類 ,  *脳波 ,  監視装置 ,  催眠 ,  チャネル ,  コミュニティ ,  センサ ,  信頼性
準シソーラス用語： 頭皮 ,  被験者 ,  複雑性 ,  マルチスケール ,  着用 ,  利便性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 耳 ,  脳波 ,  睡眠 ,  モニタリング