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J-GLOBAL ID：202002279177481674   整理番号：20A0708511

安静状態の眼閉鎖脳波からの中等度外傷性脳損傷の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Moderate Traumatic Brain Injury from Resting-State Eye-Closed Electroencephalography

著者 (7件)： Lai Chi Qin ( School of Electrical and Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, 14300, Nibong Tebal, Penang, Malaysia) ,  Ibrahim Haidi ( School of Electrical and Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, 14300, Nibong Tebal, Penang, Malaysia) ,  Abd. Hamid Aini Ismafairus ( Department of Neurosciences, School of Medical Sciences, Universiti Sains Malaysia, 16150 Kubang Kerian, Kota Bharu, Kelantan, Malaysia) ,  Abdullah Mohd Zaid ( School of Electrical and Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, 14300, Nibong Tebal, Penang, Malaysia) ,  Azman Azlinda ( School of Social Sciences, Universiti Sains Malaysia, 11800 Pulau Pinang, Malaysia) ,  Abdullah Jafri Malin ( Department of Neurosciences, School of Medical Sciences, Universiti Sains Malaysia, 16150 Kubang Kerian, Kota Bharu, Kelantan, Malaysia) ,  Abdullah Jafri Malin ( Brain and Behaviour Cluster, School of Medical Sciences, Universiti Sains Malaysia, 16150 Kubang Kerian, Kota Bharu, Kelantan, Malaysia)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  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： 外傷性脳損傷(TBI)は,医学的注意が遅れているならば,重大な結果をもたらすことができる損傷の1つである。一般的に,コンピュータ断層撮影(CT)または磁気共鳴画像(MRI)の解析は,中等度のTBI患者の重症度を決定するために必要である。しかしながら,TBI患者数の増加により,CTスキャンまたはMRIスキャンをあらゆる可能性のある患者に使用することは,費用がかかるだけでなく,時間がかかる。そこで,本論文では,中等度TBI患者の重症度を検出する代替アプローチとして,コンピュータ知能を用いた脳波(EEG)を用いる可能性を検討した。EEG処置はCTまたはMRIよりはるかに安価である。EEGはCTやMRIと比較して高い空間分解能を持たないが,高い時間分解能を有する。従来の計算知能手法を用いたEEGからの中程度TBIの解析と予測は,通常,それらが複雑な前処理,特徴抽出,または信号の特徴選択を含むので面倒である。そこで,健常者と中等度TBI患者を自動的に分類するために畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いるアプローチを提案した。この計算知能システムへの入力は,前処理と特徴選択を行うことなく,静止状態の閉眼EEGである。用いたEEGデータセットには,15人の健常ボランティアと15人の中等度TBI患者が含まれており,それらはマレーシア,Kelantanの病院Universiti Sainsで取得されている。提案した方法の性能を4つの他の既存の方法と比較した。72.46%の平均分類精度で,提案方法は他の4つの方法より優れている。この結果は,提案した方法が,更なる診断と治療計画のための患者の選択のために,中等度TBIの予備スクリーニングとして使用される可能性を有することを示している。Copyright 2020 Chi Qin Lai et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スクリーニング ,  コンピュータ ,  NMRイメージング ,  時間分解能 ,  空間分解能 ,  特徴抽出 ,  走査 ,  前処理 ,  計算機トモグラフィー ,  特徴選択 ,  *脳波 ,  マレーシア ,  *安静 ,  人工知能 ,  治療計画

分類 (3件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  外傷一般  (GD02010O) ,  外傷の診断  (GD02020Z)

引用文献 (46件)：

• R. Ruff, "Two decades of advances in understanding of mild traumatic brain injury," Journal of Head Trauma Rehabilitation, vol. 20, no. 1, pp. 5-18, 2005.
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タイトルに関連する用語 (5件)： 安静 ,  眼 ,  閉鎖 ,  脳波 ,  外傷性脳損傷