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J-GLOBAL ID：202002265481679640   整理番号：20A0956634

12リード心電図からの心室活性化の起源を局所化するための逐次因数分解自動エンコーダ【JST・京大機械翻訳】

Sequential Factorized Autoencoder for Localizing the Origin of Ventricular Activation From 12-Lead Electrocardiograms

著者 (4件)： Gyawali Prashnna Kumar (B. Thomas Golisano College of Computing and Information Science, Rochester Institute of Technology, Rochester, NY, USA) ,  Horacek B. Milan (School of Biomedical EngineeringDalhousie University) ,  Sapp John L. (School of Biomedical EngineeringDalhousie University) ,  Wang Linwei (B. Thomas Golisano College of Computing and Information ScienceRochester Institute of Technology)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 67  号： 5  ページ： 1505-1516  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】本研究は,ECGの母集団分析に存在する被験者間変動を扱うための新しいアプローチを提示し,12誘導心電図(ECG)から心室頻脈(VT)の起源を局所化するために適用した。方法:提示した方法は,長い短期記憶(LSTM)とゲート化リカレントユニット(GRU)ネットワークの両方で実現される因子分離逐次自動符号器(f-SAE)を含み,VTの起源の位置に関連する因子から被験者間変動を解明する。このような非もつれを実行するために,対ごとのコントラスト損失を導入した。【結果】提示した方法を,通常のペースマッピング手順の間,瘢痕関連VT患者から集めた1012の異なるペーシング部位を有するECGデータセットに関して評価した。実験により,VTの起源をあらかじめ定義されたセグメントに分類するために,提示したf-SAEは,規定したQRS特徴を用いて分類精度を8.94%向上させ,教師つき深いCNNネットワークから1.5%,標準SAEから5.15%改善することを示した。同様に,VT起源の座標を予測するとき,提示したf-SAEは,規定したQRS特徴を用いることにより,教師つきの深いCNNネットワークから1.18mm,標準SAEから1.6mmまで性能を改善した。結論:これらの結果は,VTの起源を局在化するために12誘導ECGを使用するとき,被験者間の変動を分離するために提示したf-SAEアプローチの実現可能性と同様に重要性を示す。意義:本研究は,ECG信号からの集団分析の間の被験者間変動によってもたらされるよく知られた挑戦を扱うための重要な研究方向を示唆する。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： コントラスト ,  ネットワーク ,  *心電図 ,  *心室 ,  *因数分解 ,  *符号器 ,  母集団 ,  瘢痕 ,  心室頻拍
準シソーラス用語： 被験者 ,  12誘導心電図 ,  ペーシング ,  分類精度 ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (9件)： リード ,  心電図 ,  心室 ,  活性化 ,  起源 ,  局所化 ,  逐次 ,  因数分解 ,  エンコーダ