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J-GLOBAL ID：201902278037551240   整理番号：19A0517654

SURF:有効ブルフィットネス監視のための被験者適応教師なしECG信号圧縮【JST・京大機械翻訳】

SURF: Subject-Adaptive Unsupervised ECG Signal Compression for Wearable Fitness Monitors

著者 (4件)： Hooshmand Mohsen (Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Zordan Davide (Department of Information Engineering, University of Padova, Padua, Italy) ,  Melodia Tommaso (Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA) ,  Rossi Michele (Department of Information Engineering, University of Padova, Padua, Italy)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 19517-19535  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： ウェアラブルデバイスにおける最近の進歩は,心電図(ECG),血圧,呼吸を含む生物医学的信号の非侵襲的で安価な収集を可能にする。様々なバイオマーカーの収集と処理は,個人化医療応用を通して予防的な健康管理を容易にすることが期待される。ウェアラブルはサイズと資源制約のあるハードウェアに基づいており,電池操作されているので,エネルギーとメモリを効率的に管理するために軽量アルゴリズムを実行する必要がある。この目的を達成するために,本論文では,ウェアラブル適合性監視装置のための主観適応型教師なし信号圧縮機SURFを提案した。コアアイデアは,無線伝送に必要なエネルギー消費を低減し,電池寿命を延長するために,ソース(ウェアラブルデバイス)におけるECG信号上の特殊な損失圧縮アルゴリズムを実行することである。surfは,信号に関する事前情報を必要とせずに,実行時に,主観的適応辞書を構築し維持するための教師なし学習技術を活用する。辞書は適切な特徴空間の中で構築され,信号の動力学(与えられた目標忠実度とエネルギー消費目的のために)に従って符号語の追加と除去を可能にする。参照ECGトレースにより得られた広範な性能評価結果と市販のウェアラブル無線監視装置からの著者ら自身の測定により,最先端技術に対するSURFの優位性を示した。1)90倍までの圧縮比;2)信号の範囲の2%と7%の間の再構成誤差(圧縮の量に依存する);そして,3)その形態を保存する間,信号を圧縮しない信号を送ることに関して,2桁までのエネルギー消費における減少であった。アーチファクトのあるECG信号を持つsurfはCE∈[40,50]の範囲で典型的な圧縮効率(CE)を可能にし,非圧縮ECGトレースを送るために必要とされる3kbitのデータ速度はCE=40とCE=50でそれぞれ60と75ビット/sに低下することを意味する。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： アーチファクト ,  予防 ,  健康管理 ,  記憶装置 ,  ハードウェア ,  バイオマーカー ,  アルゴリズム ,  適応性 ,  性能評価 ,  無線伝送 ,  監視装置 ,  再構成 ,  *心電図 ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： フィットネス ,  被験者 ,  適応 ,  教師 ,  ECG信号