文献

J-GLOBAL ID：201902253617160313   整理番号：19A0646268

2レベル畳込みニューラルネットワークを用いた自動QRS複合検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic QRS complex detection using two-level convolutional neural network

著者 (3件)： Xiang Yande (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Lin Zhitao (Institute of VLSI Design, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Meng Jianyi (State Key Laboratory of ASIC and System, Fudan University, Shanghai, China)
資料名： BioMedical Engineering OnLine (Web)  (BioMedical Engineering OnLine (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 13  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7351A  ISSN： 1475-925X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： QRS複合体は心電図(ECG)信号における最も顕著な特徴であり,したがって,その検出はECG信号解析に重要である。既存の検出法は,特に変換領域において,著しい計算複雑性を導入する可能性がある,手による手動の特徴とパラメータに大きく依存している。さらに,固定された特徴とパラメータは,異なる環境の下で様々な種類のQRS複合体を検出するのに適していない。本研究において,一次元畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいて,QRS複合検出のための正確な方法を提案した。CNNは,異なる粒度のECG形態特徴を自動的に抽出するために,オブジェクトレベルと部分レベルのCNNから成る。すべての抽出された形態的特徴は,QRS複合検出のための多層パーセプトロン(MLP)によって使用される。さらに,時間領域における差分操作のみを含む簡単なECG信号前処理技術を採用した。MIT-BIH不整脈(MIT-BIH-AR)データベースに基づいて,提案した検出法は,全体的感度Sen=99.77%,陽性予測率PPR=99.91%,および検出誤り率DER=0.32%を達成した。さらに,異なる信号対雑音比(SNR)値に従って,性能変化を実行した。2レベル1-D CNNと簡単な信号前処理技術を用いた自動QRS検出法をQRS複合検出のために提案した。最新のQRS複合検出手法と比較して,実験結果は,提案方法が同等の精度を獲得することを示した。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： 不整脈 ,  一次元 ,  計算量 ,  粒度 ,  前処理 ,  心電図 ,  データベース ,  予測 ,  SN比 ,  *複合体 ,  検出法 ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： QRS検出 ,  時間領域 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 心電図(ECG) ,  QRS複合体検出 ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN)

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

引用文献 (41件)：

• Digit Signal Process; QRS complex detection using empirical mode decomposition; ZE Hadj Slimane, A Naït-Ali; 20; 2010; 1221-1228; 10.1016/j.dsp.2009.10.017; citation_id=CR1
• Biomed Signal Process Control; A novel method for detecting R-peaks in electrocardiogram (ECG) signal; MS Manikandan, KP Soman; 7; 2012; 118-128; 10.1016/j.bspc.2011.03.004; citation_id=CR2
• Biomed Signal Process Control; An R-peak detection method based on peaks of shannon energy envelope; H Zhu, J Dong; 8; 2013; 466-474; 10.1016/j.bspc.2013.01.001; citation_id=CR3
• IET Signal Process; Multiresolution wavelet-based QRS complex detection algorithm suited to several abnormal morphologies; F Bouaziz, D Boutana, M Benidir; 8; 2014; 774-782; 10.1049/iet-spr.2013.0391; citation_id=CR4
• Comput Biol Med; Real-time electrocardiogram P-QRS-T detection-delineation algorithm based on quality-supported analysis of characteristic templates; A Karimipour, MR Homaeinezhad; 52; 2014; 153-165; 10.1016/j.compbiomed.2014.07.002; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  QRS