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J-GLOBAL ID：202002273142276958   整理番号：20A1958666

ウェーブレット変換と微分補正に基づく心電図におけるP波検出【JST・京大機械翻訳】

P wave Detection in Electrocardiogram Based on Wavelet Transform and Differential Correction

著者 (6件)： Wang Yuchao (Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),School of computer science and technology,Jinan,China) ,  Wu Lu (Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),Shandong Computer Science Center(National Supercomputer Center in Jinan),Jinan,China) ,  Chen Chao (Shandong Artificial Intelligence Institute, Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),Jinan,China) ,  Jin Zhongyi (Shandong Artificial Intelligence Institute, Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),Jinan,China) ,  Li Zhao (Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),Shandong Computer Science Center(National Supercomputer Center in Jinan),Jinan,China) ,  Wang Yinglong (Shandong Artificial Intelligence Institute, Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),Jinan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICACI  ページ： 277-282  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： 本論文は,心電図(ECG)におけるP波ピーク,開始およびオフセット検出の改良型アルゴリズムを提示した。信号処理中の情報損失の影響を減らし,ノード誤差の影響を検出することによって,このアルゴリズムは,Pピーク,開始,および端部をより速く正確に検出することができる。ECG信号に対して,一般化Minmax Concave(GMC)ペナルティに基づく雑音除去アルゴリズムを用いて,電力周波数干渉,ベースラインドリフトおよび筋電干渉を除去した。次に,R波ピークとP波ピーク,開始と端部をウェーブレット変換と適応閾値を用いて検出して,誤検出率を微分補正によってさらに減らした。提案したアルゴリズムの性能をQTデータベース上で評価し,P波検出の感度と正の予測性は,それぞれ99.12%と91.14%に達した。さらに,提案したアルゴリズムは,P波分散やP波持続時間のような特徴の検出をより正確にし,心房細動のような疾患の診断に有益である。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： アルゴリズム ,  干渉 ,  データベース ,  電力 ,  *心電図 ,  信号処理 ,  心房細動 ,  ドリフト ,  *微分 ,  継続時間 ,  ペナルティ ,  予測可能性 ,  *ウェーブレット変換 ,  雑音除去
準シソーラス用語： R波 , 【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)： ウェーブレット変換 ,  微分 ,  心電図 ,  P波