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J-GLOBAL ID：202002244466674544   整理番号：20A0646138

加速信号に基づく神経回路網による異なる睡眠時無呼吸分類システム【JST・京大機械翻訳】

A different sleep apnea classification system with neural network based on the acceleration signals

著者 (4件)： Yuezer Ahmet Hayrettin (Department of Electrical and Electronics Engineering, Karabuk University, Karabuk, Turkey) ,  Suembuel Harun (Yesilyurt D.C. Vocational School, Ondokuz Mayis University, Samsun, Turkey) ,  Nour Majid (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Polat Kemal (Department of Electrical and Electronics Engineering, Faculty of Engineering, Bolu Abant Izzet Baysal University, 14280 Bolu, Turkey)
資料名： Applied Acoustics  (Applied Acoustics)
巻： 163  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0559A  ISSN： 0003-682X  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： 無呼吸症候群は睡眠中の異常な呼気休止または気流の減少により特徴付けられる。これは中年女性の2%,中年男性の4%に影響を及ぼすという文献で報告されている。本研究は,特に高齢者,障害者および小児睡眠時無呼吸患者にとって極めて重要である。本研究では,微小電気機械システム(MEMS)に基づく加速度センサを用いて無呼吸事象を検出するための新しい診断法を開発した。呼吸中の3軸における横隔膜の運動を測定することにより加速度を記録した。測定結果の妥当性を試験するために,測定を同時に行った。人工神経回路網モデルを設計し,無呼吸イベントを決定した。隠れ層におけるニューロン数に対して,1-3-5-10-18-20-25値を試み,最も適切な結果を与える3つの隠れニューロンを持つネットワークを選択した。設計されたANNにおいて,3つの層が形成され,隠れ層における3つのニューロン,入力における2つのニューロン,および出力層における2つのニューロンが形成された。研究グループは,5人の患者(異なる特性(年齢,高さと体重))で形成された。研究グループの患者は,異なるグレードで睡眠時無呼吸(SA)を有する。5つの異なる患者からのXYZ軸におけるいくつかの12.723の加速度データ(ACC)を,無呼吸イベント訓練と検出のために記録した。患者の1人(H1と呼ばれる)から測定された加速度計(ACC)データは,ANNを訓練するために使用される。訓練段階の間,MSEを用いて,無呼吸イベントの適合性値を計算した。次に,A1のACCデータだけで訓練されたANNを用いることにより,他の患者に対しては呼吸イベントが成功裏に検出される。直接加速度からANNを用いて睡眠時無呼吸イベント検出システムを提示した。測定はMEMSに基づく加速度計と工業用スパイロメータにより同時に行った。合計12723の加速度データを5つの異なる患者から測定した。7000回の反復における最良の結果が達成された(反復数は1000ステップで10.000まで試行された)。H1測定のみの605のデータを用いてANNを訓練し,次に全てのデータを用いてANNの性能とH2,H3,H4及びH5測定結果をチェックした。MSE性能ベンチマークは,訓練されたANNが無呼吸イベントを成功裏に検出することを示した。本研究の文献に対する寄与の1つは,ACCデータのみがANN訓練段階で使用されることである。1人の患者に対する訓練後,ANNシステムは,他のためにオンラインで無呼吸イベント状況を監視することができる。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： 加速度計 ,  MEMS ,  中年期 ,  子供 ,  ニューロン ,  *無呼吸 ,  ニューラルネットワーク ,  呼気 ,  ネットワーク ,  加速度 ,  気流 ,  *神経回路網 ,  意思決定 ,  横隔膜 ,  ベンチマーク

著者キーワード (5件)： 睡眠時無呼吸 ,  加速度センサ ,  加速度データ ,  人工神経回路網 ,  医学的意思決定

分類 (2件)： 音響測定  (BB03040R) ,  道路交通騒音・振動  (TB01020Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 加速 ,  神経回路網 ,  睡眠時無呼吸 ,  分類