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J-GLOBAL ID：201902290273275409   整理番号：19A1325995

頭部脳波プロット画像の畳込みニューラルネットワークに基づく解析による発作検出【JST・京大機械翻訳】

Seizure detection by convolutional neural network-based analysis of scalp electroencephalography plot images

著者 (6件)： Emami Ali (Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo, Japan) ,  Kunii Naoto (Department of Neurosurgery, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo, Japan) ,  Matsuo Takeshi (Tokyo Metropolitan Neurological Hospital, Japan) ,  Shinozaki Takashi (CiNet, National Institute of Information and Communications Technology, Japan) ,  Kawai Kensuke (Department of Neurosurgery, Jichi Medical University, Japan) ,  Takahashi Hirokazu (Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo, Japan)
資料名： NeuroImage: Clinical  (NeuroImage: Clinical)
巻： 22  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3179A  ISSN： 2213-1582  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,EEG信号の分光時間特徴または複雑な非定常特徴を分析する自動化方法と異なり,エキスパートてんかん学者がEEGプロット画像を視覚的に分析することによって直接発作を検出できると仮定した。もしそうであるならば,視覚認識能力が人間のそれに匹敵するので,発作検出は畳込みニューラルネットワークから利益を得ることができた。てんかん発作を含む長期EEGに畳込み神経回路網を適用することにより,画像に基づく発作検出を検討した。フィルタリングの後に,EEGデータを与えられた時間窓に基づいて短いセグメントに分割して,プロットEEG画像に変換して,それらの各々を「発作」または「非発作」として畳込みニューラルネットワークによって分類した。これらの結果のラベルを用いて,発作検出のための臨床的に実用的な指標を設計した。最良の真の陽性率は,1秒の時間窓を用いて得られた。秒による畳込み神経回路網ラベリングの真の陽性率の中央値は74%であり,市販の発作検出ソフトウェア(BESAによる20%とPersystによる31%)のそれより高かった。実際の使用において,検出された発作率の中央値は畳込み神経回路網により100%であり,BESAによる73.3%およびPersystによる81.7%より高かった。畳込み神経回路網の発作検出の誤警報は,1時間当たり0.2時に発行され,それは臨床診療のために受け入れられるように見える。さらに,訓練が試験データのものと類似したEEGパターンを用いて行われたとき,発作検出が改善されることを示し,訓練データセットに種々の発作パターンを加えることが著者らの方法を改善することを示唆した。したがって,畳込みニューラルネットワークによる人工視覚認識は,発作検出を可能にする。それは,臨床診断の間,専門医のてんかん学者による巧みな視覚検査に現在依存している。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *画像 ,  フィルタリング ,  *脳波 ,  *発作 ,  視認 ,  自動化 ,  ソフトウェア ,  神経回路網 ,  視覚
準シソーラス用語： 訓練データ ,  誤警報 ,  陽性率 ,  脳波信号 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  発作検出 ,  深層学習 ,  頭部脳波 ,  てんかん発作

分類 (2件)： 神経系の疾患  (GN03000O) ,  精神障害の治療一般  (GR04010S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 頭部 ,  脳波 ,  プロット ,  畳込みニューラルネットワーク ,  解析 ,  発作