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J-GLOBAL ID：201902256710004660   整理番号：19A0466047

てんかん発作予測システムのための低電力で低コストの専用ビットシリアルハードウェアニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Low-Power and Low-Cost Dedicated Bit-Serial Hardware Neural Network for Epileptic Seizure Prediction System

著者 (2件)： Kueh Si Mon (Faculty of Physical Science and Engineering, University of Southampton, Southampton, U.K.) ,  Kazmierski Tom J. (Faculty of Physical Science and Engineering, University of Southampton, Southampton, U.K.)
資料名： IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine  (IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine)
巻： 6  ページ： ROMBUNNO.2000209.1-9  発行年： 2018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： 本論文では,てんかん発作予測のための極端に低電力で低コストのニューラルネットワークプロセッサを設計する方法として,簡単なビットシリアルアーキテクチャを用いた結果を示した。提案した概念は,完全ニューロンの機能性を実装し,ビット直列演算を用いる新しいビットシリアルデータ処理ユニット(DPU)に基づいている。DPUsのアレイは簡単な有限状態機械によって制御される。著者らは,そのような専用のニューラルハードウェアを通してのてんかん検出が実行可能であり,着用可能で低コストで低エネルギーの個人化された発作予測装置の開発を容易にする可能性があることを示した。提案したプロセッサは脳波(EEG)波形からてんかん発作特性を抽出する。EEG波形の分類を容易にするために,ニューラルネットワークへの入力を提供する専用特徴抽出ハードウェアを開発した。この手法を種々のネットワーク構成を用いて試験し,関連研究と比較した。高い精度でてんかん発作を予測できる完全なシステムを,約7%のサイクリンV A7容量を構成する3931のALMsを用いて,ALTERAクローンV FPGA上に実装した。設計には,90%の予測精度がある。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： *ニューラルネットワーク ,  演算 ,  FPGA ,  *てんかん ,  *予測 ,  演算プロセッサ ,  脳波 ,  *発作 ,  特徴抽出 ,  計算機アーキテクチャ ,  *ハードウェア ,  ニューロン ,  有限状態機械 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： *てんかん性発作 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： てんかん発作 ,  予測システム ,  低電力