文献

J-GLOBAL ID：202002278852730840   整理番号：20A1034910

神経形態学的適合性の深いスパイキング神経回路網を用いたてんかん発作の検出【JST・京大機械翻訳】

Epileptic Seizure Detection Using a Neuromorphic-Compatible Deep Spiking Neural Network

著者 (6件)： Zarrin Pouya Soltani (IHP-Leibniz-Institut fuer innovative Mikroelektronik, Frankfurt (Oder), Germany) ,  Zimmer Romain (CNRS-CERCO UMR 5549, Toulouse, France) ,  Wenger Christian (IHP-Leibniz-Institut fuer innovative Mikroelektronik, Frankfurt (Oder), Germany) ,  Wenger Christian (Brandenburg Medical School, Neuruppin, Germany) ,  Masquelier Timothee (CNRS-CERCO UMR 5549, Toulouse, France) ,  Masquelier Timothee (Paul Sabatier University (Universite Toulouse 3), Toulouse, France)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12108  ページ： 389-394  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬剤耐性てんかん(DRE)患者の脳活動のモニタリングは,慢性てんかんの効果的な管理に重要である。DRE患者の大脳皮質から取得された電気信号を分析するための機械学習ツールの実装は,その開発に先立って発作の検出をもたらすことができる。したがって,本研究の目的は,てんかん発作検出のための深いスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を開発することであった。エネルギーと計算効率の良いSNNsは,神経形態学的システムと良く適合し,それらを,ヘルスケアウェアのようなエッジコンピューティングデバイスのための適切なモデルにする。さらに,SNNsの神経形態チップとの統合により,雲の計算なしに高感度な医療データの安全な解析が可能になる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大脳皮質 ,  *てんかん ,  薬物耐性 ,  適応性 ,  電気信号 ,  高感度 ,  *発作 ,  *神経回路網
準シソーラス用語： *てんかん性発作 ,  計算効率 ,  脳活動 ,  スパイキングニューラルネットワーク ,  *神経形態学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： てんかん発作の検出 ,  ディープスパイキングニューラルネットワーク ,  バイオニューロモルフ ,  代理勾配 ,  精密医療 ,  エッジコンピューティング

分類 (2件)： 神経系の疾患  (GN03000O) ,  神経系疾患の治療一般  (GN05010N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 神経形態学 ,  適合性 ,  神経回路網 ,  てんかん発作