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J-GLOBAL ID：202002234744886835   整理番号：20A1059237

人工神経回路網と適応ニューロ-ファジィ推論システムを用いた運動アーチファクトとフォトプレチスモグラフィー信号再構成を同定するための新しいオンライン法【JST・京大機械翻訳】

A novel online method for identifying motion artifact and photoplethysmography signal reconstruction using artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference system

著者 (4件)： Tarvirdizadeh Bahram (Advanced Service Robots (ASR) Lab., Department of Mechatronics Engineering, Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Golgouneh Alireza (Advanced Service Robots (ASR) Lab., Department of Mechatronics Engineering, Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Tajdari Farzam (Department of Mechanical Engineering, AmirKabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Khodabakhshi Erfan (Department of Mechanical Engineering, AmirKabir University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 8  ページ： 3549-3566  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 光レチスモグラフィー(PPG)は,血管における血液量変化を測定するための非侵襲的技術である。医学的および非医学的応用におけるPPG信号の広い利用にもかかわらず,この信号は,データ損失をもたらす運動アーチファクトによって影響を受けることができる。本論文では,多層パーセプトロン(MLP),動径基底関数(RBF)人工ニューラルネットワーク(ANN)および適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)に基づく実時間モデリングを用いて,運動アーチファクトを検出し,信号の破損部分を再構成するアルゴリズムを提案した。開発したアルゴリズムを適用して,23人の健康な25~28歳のボランティアのPPG信号の崩壊部分を再構成した。実験段階では,ボランティアの左と右手のPPG信号を同時に得た。被験者の左手が固定されている間,彼らは,実際の運動加速度をシミュレートするために,あらかじめ決められたパターンなしで彼らの手を振るように求められた。統計的および生理学的に提案したモデルの性能を評価するために,ピアソン相関係数(PCC),クラス内相関係数(ICC),Bland-Altmanプロット(95%の一致限界)および時間領域特徴分析試験を採用した。結果は,減算クラスタ化アルゴリズムによるANFISが,すべての試験にわたる参照信号(左手信号)で,平均PCCとICCがそれぞれ0.80と0.77の右手信号の失われた部分をモデル化するのに最良の性能を示すことを示した。また,提案したANFISに基づくアルゴリズムは,重要な時間領域PPG信号特徴,すなわち,区間間隔(NN)の平均値,NNの標準偏差(SDNN),標準偏差の二乗平均(RMSSD)および標準偏差の標準偏差(SDSD)を検索する能力を有し,参照信号(左手信号)のそれらと有意差はなかった。Copyright The Natural Computing Applications Forum 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  標準偏差 ,  血管 ,  加速度 ,  *ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  クラスタ化 ,  減算 ,  基準信号 ,  多層パーセプトロン ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 非侵襲 ,  *オンライン ,  時間領域 ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： フォトプレチスモグラフィー ,  運動アーチファクト ,  人工神経回路網 ,  ANFIS ,  ピアソン相関 ,  クラス内相関

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工神経回路網 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  運動アーチファクト ,  フォトプレチスモグラフィー ,  信号再構成 ,  同定 ,  オンライン