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J-GLOBAL ID：202002269985039866   整理番号：20A0818160

ブラインドソース分離による呼吸解析のための機械学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Algorithm for Respiration Analysis with Blind Source Seperation

著者 (7件)： S.S Amrutha. (TKM Institute of Technology,Dept of Biomedical Engineering,Kollam,India) ,  B Bindhu. (TKM Institute of Technology,Dept of Biomedical Engineering,Kollam,India) ,  Ansar Rizwana. (TKM Institute of Technology,Dept of Biomedical Engineering,Kollam,India) ,  A.R Thazkeena. (TKM Institute of Technology,Dept of Biomedical Engineering,Kollam,India) ,  Jayakrishnan S (TKM Institute of Technology,Dept of Biomedical Engineering,Kollam,India) ,  Aneesh R P (Regional center IHRD,Trivandrum,Kerala,India) ,  Sreedharan E (Regional center IHRD,Trivandrum,Kerala,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICICICT  ページ： 1405-1410  発行年： 2019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： 最近の研究は,呼吸問題が日により増加していることを示している。これらの呼吸障害は主に睡眠中の高齢者に影響する。利用可能な種々の既存のシステムは高価であり,リアルタイムで監視できないので多くの欠点があり,それらはユーザとの接触を持つ非連続的な方法である。それらは運動アーチファクトにも依存する。これらを克服し,高齢者に対する支援を促進するために,リアルタイム無接触呼吸監視システムを設計した。これは,一対のマイクロフォンを用いて,簡単で容易な監視方法を使用する。マイクロホンは呼気気流を検出し,患者の状態を分析する。ここで用いた方法は,ICAアルゴリズムを用いて呼吸信号を識別するBlindソース分離である。患者のリアルタイム呼吸速度も分析した。さらなる疾患分類は,機械学習アルゴリズムNaive Bayes分類器を用いて行われる。このシステムは異なる環境で試験することに成功した。このシステムは,人々の容易な診断と早期ケアに役立ち,生命に脅かす状況を減らす。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： *学習アルゴリズム ,  呼吸障害 ,  マイクロホン ,  気流 ,  監視装置 ,  呼気

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ブラインドソース分離 ,  呼吸 ,  解析 ,  機械学習 ,  アルゴリズム