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J-GLOBAL ID：202002224674819364   整理番号：20A0294908

自己組織化マップに基づく局所変換パターン特徴とハイブリッドニューラルファジィ論理システムを用いた心拍分類【JST・京大機械翻訳】

Heartbeat classification using local transform pattern feature and hybrid neural fuzzy-logic system based on self-organizing map

著者 (3件)： Lee Miran (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, 525-8577, Japan) ,  Song Tae-Geon (Attached Research Institute, Neostack, Co., Ltd., Namdong-Gu, Incheon, 21985, South Korea) ,  Lee Joo-Ho (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, 525-8577, Japan)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 57  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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： 心電図を用いた自動心拍分類法は,心疾患の診断による医師と専門家の支援において重要である。本研究では,自己組織化マップ(NF)を持つハイブリッドニューラルファジィ論理システムによる局所変換パターン(LTP)に基づく新しいアルゴリズムを導入した。1D局所二値パターン,1D局所勾配パターン(1DLGP),および局所隣接ディスクリプタパターンとしてのLTPに基づく3つの特徴抽出法を用いて,多次元のヒストグラム特徴を抽出した。次に,自己組織化マップを,分類精度を増加させて,消費される時間を減少させるために,ファジィ論理システムに適用した。医療機器の進歩に対する推奨に従って,著者らは,5つの心拍数正常または束分岐ブロック,上室異所性,心室と正常の融合,および未知の拍動を用いて,提案した心拍分類法を検証した。実験結果は,1DLGP+NFを用いた提案方法の性能が,87%(感度),73.8%(陽性予測性),1.1%(偽陽性率),および98.84%(精度)で,ロバスト性能として196(14)特徴次元を用いて示した。本研究は,健康管理および医療システムにおいて重要な機能である心拍認識法に対して有意な影響を有することを見出した。Copyright 2020 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： 一次元 ,  *心拍 ,  ヒストグラム ,  不整脈 ,  高次元 ,  アルゴリズム ,  *ファジィ論理 ,  心電図 ,  心室 ,  予測可能性 ,  医療機器 ,  *自己組織化特徴マップ ,  健康管理 ,  心臓病 ,  特徴抽出

著者キーワード (5件)： 心電図 ,  不整脈 ,  局所変換パターン ,  自己組織化マップ ,  ファジィ論理

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己組織化マップ ,  論理 ,  心拍 ,  分類