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J-GLOBAL ID：202002269896568865   整理番号：20A2502068

フォトプレチスモグラフィーイメージングにおけるパルス分解解析【JST・京大機械翻訳】

Pulse decomposition analysis in photoplethysmography imaging

著者 (5件)： Fleischhauer Vincent (University of Applied Sciences and Arts Dortmund, Dortmund, Germany) ,  Ruprecht Nora (Otto Bock Healthcare Products GmbH, Vienna, Austria) ,  Sorelli Michele (University of Florence, Florence, Italy) ,  Bocchi Leonardo (University of Florence, Florence, Italy) ,  Zaunseder Sebastian (University of Applied Sciences and Arts Dortmund, Dortmund, Germany)
資料名： Physiological Measurement  (Physiological Measurement)
巻： 41  号： 9  ページ： 095009 (22pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1823A  ISSN： 0967-3334  CODEN： PMEAE3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:フォトプレチスモグラフィーイメージング(PPGI)は,ここ数年にわたって大きな注目を集めているが,今までに形態学的解析に取り組まれている。パルス波分解(PWD),すなわち,様々な数のカーネルによるパルス波の分解は,そのような解析を可能にする。本研究では,PPGIの文脈におけるPWDアルゴリズムの適用性を調べた。方法:シミュレーションおよび実験データを用い,形態学的情報を保持し,PPGIによる生理的変化を明らかにする能力に関して,ノイズおよび運動アーチファクトに対するロバスト性に関する文献から種々のPWDアルゴリズムを比較した。主な結果:著者らの実験は,ガンマとGauss分布を結合するアルゴリズムが他の選択より優れていることを証明した。さらに,2つのカーネルを持つアルゴリズムは,雑音と運動アーチファクトに対して最も高いロバスト性(14.09%の改善)を示し,一方,より多くのカーネルを用いたアルゴリズムと同様の形態を維持した。最後に,PWDがPPGIによる遠位刺激で生理学的変化を明らかにすることができることを示した。意義:本研究は,PPGIにおけるパルス分解解析の実現可能性,特に低数のカーネルを持つアルゴリズムについて証明し,PPGIのための新しい応用を開く。PPGIだけでなく,一般的にPWDに関する将来の研究のために,著者らの知見はPWDアルゴリズムの違いを解明し,初期値を用いることの重要性を強調するので重要である。そのような将来の研究をサポートするために,著者らはアルゴリズムおよびシミュレーションデータを公開した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  正規分布 ,  *画像処理 ,  適応性 ,  パルス波 ,  *パルス ,  ロバスト性 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： *フォトプレチスモグラフィー ,  モーションアーチファクト ,  初期値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： パルス ,  分解 ,  解析