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J-GLOBAL ID：202002263336977031   整理番号：20A2037968

リアルタイムECG信号分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A real - time ECG signal classification algorithm

著者 (3件)： Xitong Yao (Nankai University Institute of Robotics & Automatic Information System,Tianjin,China,300310) ,  Yu Dai (Nankai University Institute of Robotics & Automatic Information System,Tianjin,China,300310) ,  Jianxun Zhang (Nankai University Institute of Robotics & Automatic Information System,Tianjin,China,300310)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 7356-7361  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 組込みシステムは,小型,低電力消費,低コストのため診断装置に広く用いられている。しかし,それらの小さなメモリと低周波数のため,いくつかの高精度アルゴリズムが望ましい精度の達成から制限される。上記の問題を目的として,簡単な深層ニューラルネットワークアルゴリズムを提案した。さらに,心電図(ECG)信号は特定の信号であり,固定分類器が精度要求を満たすのは難しい。したがって,事後確率推定に基づく自律学習アルゴリズムを用いて,特性と情報の両方である心拍をスクリーニングした。これらのビートは医師によってマークされ,次に分類器パラメータを微調整するために使用される。最後に,著者によって提案されたアルゴリズムを他のECG信号分類アルゴリズムと比較した。上室性不整脈と心室性不整脈に対するアルゴリズムの分類精度は,それぞれ99.3%と99.6%に達した。単一心拍を分類するアルゴリズムの平均時間は43.68msである。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： *アルゴリズム ,  記憶装置 ,  *心電図 ,  心拍 ,  事後確率 ,  診断用機器 ,  LF【周波数】 ,  学習アルゴリズム ,  組込みシステム
準シソーラス用語： *分類アルゴリズム ,  分類精度 ,  高精度 ,  実時間 ,  低電力化 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リアルタイム ,  ECG信号 ,  分類アルゴリズム