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J-GLOBAL ID：201902274397529562   整理番号：19A0492070

人間の歩行信号の多変量マルチスケール記号エントロピー解析【JST・京大機械翻訳】

Multivariate Multiscale Symbolic Entropy Analysis of Human Gait Signals

著者 (6件)： Yu Jian (Research Institute of Diagnostics and Cybernetics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Cao Junyi (Research Institute of Diagnostics and Cybernetics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Liao Wei-Hsin (Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, NT, Hong Kong, China) ,  Chen Yangquan (School of Engineering, University of California, Merced, CA 95343, USA) ,  Lin Jing (Research Institute of Diagnostics and Cybernetics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Liu Rong (Institute of Textiles and Clothing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 10  ページ： 557  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： 人間の歩行時系列の複雑さの定量化は,着用可能な健康管理に対してかなりの関心を集めている。記号エントロピーは時系列の複雑さを測定するために用いられる最も一般的なアルゴリズムの一つであるが,そのような時系列に固有の多重時間スケールと多チャネル統計依存性を説明することはできない。この問題を克服するために,本論文では,健康と疾患における人間の歩行信号の複雑さを区別するために,多変量マルチスケール記号エントロピーを提案した。埋込み次元,時間遅れおよび量子化レベルを適切に設計して,人間の歩行の複雑さを計算するための信号の類似性を構築した。提案した方法は,複数のスケールで現実的な多変量人間の歩行時系列から健康と病理学的グループを正確に検出することができる。それは,単純性,ロバスト性,および高速計算により,着用可能な健康管理を強く支援する。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： 高速計算 ,  アルゴリズム ,  多重化 ,  ロバスト性 ,  量子化 ,  健康管理 ,  類似性 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  健康 ,  マルチチャネル ,  複雑性 ,  *マルチスケール ,  *多変量 ,  *ヒト歩行 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 複雑さ ,  エントロピー ,  記号エントロピー ,  多変量マルチスケール記号エントロピー ,  人間の歩容

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

引用文献 (29件)：

• Taborri, J.; Palermo, E.; Rossi, S.; Cappa, P. Gait partitioning methods: A systematic review. Sensors 2016, 16, 66.
• Prakash, C.; Kumar, R.; Mittal, N. Recent developments in human gait research: Parameters, approaches, applications, machine learning techniques, datasets and challenges. Artif. Intell. Rev. 2016, 2016, 1-40.
• Hausdorff, J.M.; Purdon, P.L.; Peng, C.; Ladin, Z.; Wei, J.Y.; Goldberger, A.L. Fractal dynamics of human gait: stability of long-range correlations in stride interval fluctuations. J. Appl. Physiol. 1996, 80, 1448-1457.
• Hausdorff, J.M.; Mitchell, S.L.; Firtion, R.; Peng, C.K.; Cudkowicz, M.E.; Wei, J.Y.; Goldberger, A.L. Altered fractal dynamics of gait: Reduced stride-interval correlations with aging and Huntington’s disease. J. Appl. Physiol. 1997, 82, 262-269.
• Hausdorff, J.M.; Cudkowicz, M.E.; Firtion, R.; Wei, J.Y.; Goldberger, A.L. Gait variability and basal ganglia disorders: Stride-to-stride variations of gait cycle timing in Parkinson’s disease and Huntington’s disease. Mov. Disord. 1998, 13, 428-437.

タイトルに関連する用語 (5件)： 人間の歩行 ,  多変量 ,  マルチスケール ,  記号 ,  エントロピー解析