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J-GLOBAL ID：202002270380969075   整理番号：20A0373312

耳内着用温度計により測定した体温からの排卵の検出と予測【JST・京大機械翻訳】

Detection and Prediction of Ovulation From Body Temperature Measured by an In-Ear Wearable Thermometer

著者 (6件)： Luo Lan (Department of BiostatisticsSchool of Public HealthUniversity of Michigan) ,  She Xichen (Department of BiostatisticsSchool of Public HealthUniversity of Michigan) ,  Cao Jiexuan (YONO Health Inc) ,  Zhang Yunlong (YONO Health Inc) ,  Li Yijiang (YONO Health Inc) ,  Song Peter X. K. (Department of Biostatistics, School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 67  号： 2  ページ： 512-522  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】:著者らは,稔性モニタリングのための非侵襲的着用可能な装置を提示し,この装置によって捕捉されたデータを用いて排卵を検出し予測するための効果的で柔軟な統計的学習アルゴリズムを提案する。【方法】システムは,夜間睡眠時間の間,5分ごとに耳管温度を測定し,分析のためにスマートフォン応用にデータを送る基地局から成る。データ前処理のためのデータクリーニングプロトコルを確立し,次に,予測確率を介して各時間点のより可能性のある状態を同定するために,高温と低温の2つの隠れ状態を持つ隠れMarkovモデル(HMM)に適合させた。最後に,後処理手順を開発して,各被験者に対する時間コース二相プロファイルを形成するために,生物情報を組み込んだ。結果:装置により収集されたデータに適用された提案アルゴリズムの性能を,排卵試験キットで確認された自己報告排卵日との整合率に関する従来法と比較した。34人の利用者のグループからの経験的研究結果は,検出精度(感度92.31%)と予測力(23.07~31.55%高い)に関して,従来の方法に比べて有意な改善をもたらした。結論:非侵襲的着用装置により収集した高周波温度データにより,信頼できる排卵検出と予測の可能性を示した。意義:伝統的な肥沃度モニタリング法は,しばしば不正確かin便利なである。本論文で提示したウェアラブルデバイスと学習アルゴリズムは,排卵を追跡するための利用者に優しく信頼できるプラットフォームを提供し,それは,肥沃度研究と現実世界の家族計画の両方に広い影響を及ぼす可能性がある。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： *温度計 ,  基地局 ,  アルゴリズム ,  後処理 ,  学習アルゴリズム ,  高温 ,  隠れMarkovモデル ,  スマートフォン ,  *排卵 ,  HF【周波数】 ,  稔性 ,  耳管 ,  低温 ,  *体温 ,  肥沃度

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 耳 ,  着用 ,  温度計 ,  体温 ,  排卵 ,  予測