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J-GLOBAL ID：202002267089588051   整理番号：20A2765119

ランダムフォレストアルゴリズムを用いた頭皮EEG信号からのてんかん発作予測【JST・京大機械翻訳】

Epileptic Seizure Prediction from the Scalp EEG Signals by using Random Forest Algorithm

著者 (6件)： Hu Ziyu (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,China,300222) ,  Han Chunxiao (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,China,300222) ,  Guo Fengjuan (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,China,300222) ,  Qin Qing (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,China,300222) ,  Li Shanshan (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,China,300222) ,  Qin Yingmei (Tianjin University of Technology and Education,Tianjin Key Laboratory of Information Sensing & Intelligent Control, School of Automation and Electrical Engineering,China,300222)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CISP-BMEI  ページ： 669-674  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： てんかんは脳の一般的な慢性神経疾患であり,脳血管疾患後の第2の重要な神経疾患になる。それはてんかん脳波(EEG)シグナルを研究して,発作の頻度を減らし,てんかんを予防することさえ大きな意義があり,それによっててんかんによって誘発される障害と死亡の発生率を低下させる。そこで,ランダムフォレスト(RF)を用いたてんかんEEG信号予測アルゴリズムを提案した。ここで用いた頭皮EEG信号は頭蓋内EEG信号よりも弱いが,収集が容易である。予測プロセスは,4つのステップがあった:離散ウェーブレット変換(DWT)による癲癇性頭皮EEG信号前処理,時間領域におけるいくつかの線形測度による特徴抽出,一般的モデルと患者特異的モデルの比較,および異なる特徴およびサブバンド組合せによるRFによる予測最適化。患者特異的モデルはより高い精度を有し,変動係数(CV)は発作予測に大きな影響を及ぼした。発作予測に対する異なるサブバンドの影響も検討した。最後に,すべてのサブバンドを有するCVを最適に選択し,発作予測の平均精度は99.8102%であった。提案した予測アルゴリズムの有効性を数値計算により検証した。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 ,  最適化 ,  数値計算 ,  測度 ,  脳波 ,  特徴抽出 ,  *てんかん ,  *発作 ,  脳血管障害
準シソーラス用語： *頭皮 ,  離散ウェーブレット変換 ,  予測アルゴリズム ,  *ランダムフォレスト ,  サブバンド ,  時間領域 , 【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 (4件)： 頭皮 ,  EEG信号 ,  てんかん発作 ,  予測