文献

J-GLOBAL ID：202002224403000848   整理番号：20A2044322

外傷性脊髄損傷の非ヒト霊長類モデルのための筋肉内筋電図データの分類法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparison study of classification methods of intramuscular electromyography data for non-human primate model of traumatic spinal cord injury

著者 (7件)： Masood Farah (School of Engineering, University of Guelph, Guelph, ON, Canada) ,  Masood Farah (Department of Biomedical Engineering, Al-Khwarizmi College of Engineering, Baghdad University, Baghdad, Iraq) ,  Farzana Maisha (School of Engineering, University of Guelph, Guelph, ON, Canada) ,  Nesathurai Shanker (Wisconsin National Primate Research Center, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA) ,  Nesathurai Shanker (Division of Physical Medicine and Rehabilitation, Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, ON, Canada) ,  Nesathurai Shanker (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Hamilton Health Sciences, St Joseph’s Hamilton Healthcare, Hamilton, ON, Canada) ,  Abdullah Hussein A. (School of Engineering, University of Guelph, Guelph, ON, Canada)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H. Journal of Engineering in Medicine  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H. Journal of Engineering in Medicine)
巻： 234  号： 9  ページ： 955-965  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0586B  ISSN： 0954-4119  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： 外傷性脊髄損傷は重大な神経学的障害である。患者は,損なわれる神経線維路に起因する多くの症状を経験する。これは,四肢脱力,感覚障害,および体幹不安定性,ならびに種々の自律神経異常を含む。本論文では,機械学習分類を用いて,外傷性脊髄損傷の非ヒト霊長類モデルにおける筋電図信号の初期障害およびその後の回復を特徴づけた。究極の目的は,外傷性脊髄損傷に対する潜在的治療を同定することである。本研究は,筋電図信号を用いて,2つの異なる実験段階(事前と後損傷)を区別する適切な分類器の発見に特に焦点を当てた。収集した筋電図データから8つの時間領域特徴を抽出した。不均衡データセット問題を克服するために,合成少数オーバーサンプリング技術を適用した。多層パーセプトロン,サポートベクトルマシン,K最近傍,および動径基底関数ネットワークを含む異なるML分類技術を適用した。次に,それらの性能を比較した。混乱行列と5つの他の統計的計量(感度,特異性,精度,およびF測度)を用いて,生成された分類器の性能を評価した。その結果,左側および右側データに対する最良の分類器は,左側および右側に対して,それぞれ79.5%および86.0%の全F測度を有する多層パーセプトロンであることが示された。本研究は,いくつかの抽出された時間領域筋電図特徴を利用することによって,これらの2つの相を区別することができる信頼できる分類器の構築を助けるであろう。Copyright IMechE 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  神経線維 ,  ヒト ,  *霊長類 ,  *筋電図 ,  不安定性 ,  カオス ,  ニューロパチー ,  知覚不全 ,  多層パーセプトロン ,  機械学習 ,  動径基底関数ネットワーク ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： オーバサンプリング ,  体幹 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 筋電図 ,  非ヒト霊長類モデル ,  外傷性脊髄損傷 ,  分類 ,  MLP ,  SVM ,  KNN ,  RBFN ,  SMOTE

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  生体代行装置  (EL04000N) ,  骨格系  (EJ10030R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 外傷性脊髄損傷 ,  ヒト ,  霊長類 ,  モデル ,  筋肉 ,  筋電図 ,  分類法 ,  研究