インピーダンス心臓造影と人工神経回路網を用いた心エコー図パラメータの推定【JST・京大機械翻訳】

Ghosh Sudipta; Chattopadhyay Bhabani Prasad; Roy Ram Mohan; Mukherjee Jayanta; Mahadevappa Manjunatha

文献

J-GLOBAL ID：201902291859971878 整理番号：19A1341105

インピーダンス心臓造影と人工神経回路網を用いた心エコー図パラメータの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of echocardiogram parameters with the aid of impedance cardiography and artificial neural networks

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=19A1341105&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=19A1341105&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=T0685A") }}

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 96 ページ： 45-58 発行年： 2019年
JST資料番号： T0685A ISSN： 0933-3657 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)

近年,マスカタストロフィーの疾患としての心血管疾患の出現が警告されている。2030年までに流行として普及することが期待されている。1つの心臓の健康を決定する現在の方法には,種々の他の侵襲的および非侵襲的な血液動態モニタリング技術の中で,ドップラーに基づく心エコー図,MDCT(マルチ検出器コンピュータ断層撮影)が含まれている。これらの方法はエキスパート監視と費用のかかる臨床セットアップを必要とし,1つの心臓健康の自己診断を行うために一般的な個人によって使用することができない。本研究では,ヒトの心臓血管健康の決定のために,インピーダンス心電図(ICG)を用いた新しい方法論を提案した。記録されたICG信号は,心臓の健康モニタリングのためのパラメータを推定するために使用される特徴の抽出に役立つ。人工神経回路網の支援による提案した方法論は,それぞれ±8.9%,±3.8%,±1.4%,±7.8%,±9.7%,±6.9%,±6.2%,±0.9%の誤差マージンを有し,Stroke Volume(SV),Left Venticulular End Diastolic Volume(LVEDV),総収縮期(TST),総Distolic Ejection Time(IVRT),総収縮期(TST),総Distolic Time(TDT),および心筋機能指数(MPI)を決定することができる。提案した方法論は,心臓疾患に対する前駆体のスクリーニングに用いることができ,心臓血管の健康に関するチェックを維持することができた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： , , , ,

医用情報処理

, , , , ,

前のページに戻る