文献

J-GLOBAL ID：202002211896799382   整理番号：20A2038014

畳み込みニューラルネットワークと極端学習機械を用いた頭皮EEGによる患者特異的発作予測【JST・京大機械翻訳】

Patient-specific Seizure Prediction with Scalp EEG Using Convolutional Neural Network and Extreme Learning Machine

著者 (6件)： Qin Yingmei (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,Tianjin,P. R. China,300222) ,  Zheng Hailing (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,Tianjin,P. R. China,300222) ,  Chen Wei (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,Tianjin,P. R. China,300222) ,  Qin Qing (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,Tianjin,P. R. China,300222) ,  Han Chunxiao (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,Tianjin,P. R. China,300222) ,  Che Yanqiu (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,Tianjin,P. R. China,300222)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 7622-7625  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 発作予測はてんかん患者のタイムリーな予防措置を可能にする。本研究では,頭皮EEGを用いて発作を予測するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と極端学習機械(ELM)から成るハイブリッドモデルを提案した。最初に,短時間Fourier変換を用いて,2Dスペクトログラムに30秒窓のEEG時系列をカバーした。次に,これらの画像にCNNを適用して特徴を自動的に抽出した。最後に,ELMを用いて,発作前および発作間セグメントを分類した。提案方法は,Boston小児病院-MIT頭EEGデータセットにおいて,95.85%の感度と0.045/hの偽予測率を達成した。Copyright 2020 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： てんかん ,  二次元 ,  予防 ,  *発作
準シソーラス用語： *頭皮 ,  スペクトログラム ,  ハイブリッドモデル ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  極端学習機械 ,  頭皮 ,  EEG ,  患者 ,  発作 ,  予測