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J-GLOBAL ID：201902260190291821   整理番号：19A1112734

健常者における地震心臓造影を用いた大動脈弁開口の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Detection of Aortic Valve Opening Using Seismocardiography in Healthy Individuals

著者 (3件)： Choudhary Tilendra (Department of Electronics and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, India) ,  Sharma L. N. (Department of Electronics and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, India) ,  Bhuyan M. K. (Department of Electronics and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, India)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 23  号： 3  ページ： 1032-1040  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  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： 地震心電図(SCG)における基準点の正確な検出は,その臨床応用のための挑戦的な研究課題である。本論文では,SCG信号の背腹成分を用いて大動脈弁開口(AO)瞬間を検出するための自動化法を提案した。この方法は参照信号として心電図(ECG)を必要としない。SCGを前処理した後,多重スケールウェーブレット分解を行い,異なるウェーブレットサブバンドにおける信号成分を得た。可能なAOピークを有するサブバンドを,新たに提案した支配的多重スケール尖度と支配的多スケール中心周波数ベースの基準によって選択した。信号は選択されたサブバンドを用いて再構成され,提案された相対的二乗優性マルチスケール尖度から導出された重みを用いて強調される。Shannonエネルギーとそれに続く自己相関係数を,収縮エンベロープ構築のために計算した。最後に,AOピークをGauss微分フィルタに基づくスキームにより検出した。提案した方法のロバスト性を,ECG,呼吸,およびSCGデータベースの組み合わせ測定から,クリーンで雑音のあるSCG信号を用いてテストした。評価結果は,この方法が94%の平均感度,90%の予測率を達成することができて,約4585の分析されたビートに関して約86%の検出精度を達成することができることを示した。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： エンベロープ ,  雑音 ,  *開口 ,  再構成 ,  心電図 ,  ロバスト性 ,  *地震 ,  自動化 ,  データベース ,  フィルタ ,  波束
準シソーラス用語： 尖度 ,  サブバンド ,  マルチスケール ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 健常者 ,  地震 ,  心臓 ,  造影 ,  大動脈弁 ,  自動検出