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J-GLOBAL ID：202002256796499213   整理番号：20A0956622

時間的非定常成分分析;非侵襲胎児心電図抽出への応用【JST・京大機械翻訳】

Temporally Nonstationary Component Analysis; Application to Noninvasive Fetal Electrocardiogram Extraction

著者 (3件)： Jamshidian-Tehrani Fahimeh (School of Electrical and Computer EngineeringShiraz University) ,  Sameni Reza (School of Electrical and Computer Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Jutten Christian (GIPSA-labUniversite ́ Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 67  号： 5  ページ： 1377-1386  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  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： 目的:時間的に非定常なシグナルの混合物は,生物医学的応用において非常に一般的である。音源信号の非定常性は信号分離の識別特性として使用できる。ここでは,信号と雑音の線形多チャネル混合物からの時間的非定常成分の抽出のための半ブラインド音源分離アルゴリズムを提案した。【方法】革新過程の一次および二次統計を監視するためのアドホック指標を用いることにより,時間的に非定常事象の検出および融合のための仮説試験を提案した。概念の証明として,一般的枠組みをカスタマイズし,2種類の非定常性検出器を用いて,公的に利用可能なデータセット上で,母親の腹部から取得した非侵襲的胎児心臓記録について試験した。1)局所電力変動検出器,2)拡張Kalmanフィルタの革新プロセス特性を用いたモデル偏差検出器。結果:提案した方法の性能を,異なる信号対雑音比において白色および有色雑音の存在下で評価した。結論と意義:提案した方式は一般的であり,多くの機械学習応用における再帰問題である多変量データにおける推定モデルからの非定常事象とサンプル偏差の抽出に用いることができる。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： SN比 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  *音源 ,  仮説検定 ,  有色雑音 ,  電力変動 ,  機械学習
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  マルチチャネル ,  ブラインドソース分離 ,  信号源分離 ,  非定常性 ,  推定モデル ,  *成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非定常 ,  成分分析 ,  非侵襲 ,  胎児心電図 ,  応用