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J-GLOBAL ID:202002269144706262   整理番号:20A2500422

ECG信号解析と畳込みニューラルネットワークを用いたリアルタイムにおける不整脈の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Arrhythmia in Real-time using ECG Signal Analysis and Convolutional Neural Networks
著者 (5件):
資料名:
巻: 2020  号: CPEE  ページ: 1-4  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)
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世界保健機関(WHO)による研究によれば,心血管疾患(CVD)は世界中の死亡率の主要な原因である。毎年約17.9百万の死亡がCVDsによるものであり,世界中の全死亡の31%に相当する。これらの死亡の推定85%は,心臓発作または脳卒中に起因する。心臓不整脈は,心停止または脳卒中のような致死的条件を導くことができる主要な障害ヒト経験である。医師によって試験されていないので,彼/彼女が,ある場合にはその無症候性の性質のため,彼/彼女が不整脈を有するかどうかは識別できない。心電図(ECG)は,患者の心臓リズムをチェックするために一般的に使用される。本論文では,心不整脈が検出でき,ウェアラブルECG装置によりリアルタイムに分類できる方法を提示する。MIT-BIHデータベースを用いて,CNNモデルを訓練し,評価し,99.625%の精度を得た。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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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音声処理  ,  符号理論  ,  図形・画像処理一般  ,  専用演算制御装置  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (5件):
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