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J-GLOBAL ID：201902250715403412   整理番号：19A0492031

マルチスケールエントロピーを用いた新生児EEGの複雑性解析:脳成熟と睡眠段階分類への応用【JST・京大機械翻訳】

Complexity Analysis of Neonatal EEG Using Multiscale Entropy: Applications in Brain Maturation and Sleep Stage Classification

著者 (12件)： Wel Ofelie De (Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, KU Leuven, 3001 Leuven, Belgium) ,  Wel Ofelie De (imec, 3001 Leuven, Belgium) ,  Lavanga Mario (Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, KU Leuven, 3001 Leuven, Belgium) ,  Lavanga Mario (imec, 3001 Leuven, Belgium) ,  Dorado Alexander Caicedo (Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, KU Leuven, 3001 Leuven, Belgium) ,  Dorado Alexander Caicedo (imec, 3001 Leuven, Belgium) ,  Jansen Katrien (Department of Development and Regeneration, Neonatal Intensive Care Unit, University Hospitals Leuven, 3000 Leuven, Belgium) ,  Jansen Katrien (Department of Development and Regeneration, Child Neurology, University Hospitals Leuven, 3000 Leuven, Belgium) ,  Dereymaeker Anneleen (Department of Development and Regeneration, Neonatal Intensive Care Unit, University Hospitals Leuven, 3000 Leuven, Belgium) ,  Naulaers Gunnar (Department of Development and Regeneration, Neonatal Intensive Care Unit, University Hospitals Leuven, 3000 Leuven, Belgium) ,  Huffel Sabine Van (Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics, KU Leuven, 3001 Leuven, Belgium) ,  Huffel Sabine Van (imec, 3001 Leuven, Belgium)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 10  ページ： 516  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 早産児の脳モニタリングのための脳波(EEG)データの自動分析は,過去10年間に注目を集めている。本研究では,多重スケールエントロピーを用いて定量化した新生児EEGの複雑性を解析した。本研究の目的は,EEGの複雑さが電気皮質の成熟中にどのように進化するか,また複雑性の特徴が睡眠段階の分類に使用できるかどうかを調べることである。最初に,複雑性特徴の組合せを用いて月経後年齢(PMA)を推定する回帰モデルを開発した。次に,これらの特徴を用いて,睡眠ステージ分類器を構築した。分析は,27~42週のPMAの間で記録された26人の未熟児からの97のEEG記録から成るデータベース上で行われる。回帰分析の結果は,EEG複雑性と乳児の年齢の間に有意な正の相関を明らかにした。さらに,新生児のPMAは,1.88週の二乗平均二乗誤差で推定できた。睡眠ステージ分類器は,90%の曲線下面積(AUC)で非静静かな睡眠から静かな睡眠を識別することができた。これらの結果は,脳動力学の複雑性が脳成熟定量化と新生児睡眠段階分類のための非常に有用な指標であることを示唆する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *新生児 ,  低出生体重児 ,  月経 ,  皮質 ,  *エントロピー ,  乳児 ,  データベース ,  回帰モデル ,  自動分析 ,  回帰分析 ,  脳波
準シソーラス用語： 早産児 ,  *睡眠相 ,  *複雑性 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳の成熟 ,  複雑さ ,  多重スケールエントロピー ,  新生児EEG ,  睡眠段階分類

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

引用文献 (35件)：

• World Health Organization. Preterm Birth; WHO: Geneva, Switzerland, 2016.
• Saigal, S.; Doyle, L.W. An overview of mortality and sequelae of preterm birth from infancy to adulthood. Lancet 2008, 371, 261-269.
• Dereymaeker, A.; Koolen, N.; Jansen, K.; Vervisch, J.; Ortibus, E.; De Vos, M.; Van Huffel, S.; Naulaers, G. The suppression curve as a quantitative approach for measuring brain maturation in preterm infants. Clin. Neurophysiol. 2016, 127, 2760-2765.
• Niemarkt, H.J.; Andriessen, P.; Peters, C.H.L.; Pasman, J.W.; Zimmermann, L.J.; Bambang Oetomo, S. Quantitative analysis of maturational changes in EEG background activity in very preterm infants with a normal neurodevelopment at 1 year of age. Early Hum. Dev. 2010, 86, 219-224.
• Niemarkt, H.J.; Jennekens, W.; Pasman, J.W.; Katgert, T.; Van Pul, C.; Gavilanes, A.W.D.; Kramer, B.W.; Zimmermann, L.J.; Oetomo, S.B.; Andriessen, P. Maturational changes in automated EEG spectral power analysis in preterm infants. Pediatr. Res. 2011, 70, 529-534.

タイトルに関連する用語 (9件)： 新生児 ,  EEG ,  複雑性 ,  解析 ,  脳 ,  成熟 ,  睡眠段階 ,  分類 ,  応用