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J-GLOBAL ID:202002290707736461   整理番号:20A1956994

早産児の低酸素-虚血後EEGにおける高頻度マイクロスケールスパイク過渡現象の正確な同定のための畳込みニューラルネットワークのウェーブレットスペクトル深層トレーニング【JST・京大機械翻訳】

Wavelet Spectral Deep-training of Convolutional Neural Networks for Accurate Identification of High-Frequency Micro-Scale Spike Transients in the Post-Hypoxic-Ischemic EEG of Preterm Sheep
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  号: EMBC  ページ: 1011-1014  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)
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低酸素性虚血性脳症(HIE)の徴候を有する乳児の早期診断と予後は現在限られており,リスク乳児で同定するための信頼できる予後バイオマーカーを必要とする。前臨床胎児ヒツジモデルを用い,マイクロスケールパターンが,回復の最初の6時間以内に,HI傷害後,著しく抑制されたEEG背景で進化することを示した。特に,高周波マイクロスケールスパイク過渡現象(ガンマ周波数帯,80~120Hz)がHI事象直後に出現し,約2~2.5hの損傷で,その後数は徐々に低下することを示した。また,この位相における自動的に定量化された鋭い波が神経結果の予測であることを示した。治療低体温のような機会の限られた窓内でのいくつかの神経保護治療の開始は,神経損傷を最適に減少させる。臨床診療において,損傷の正確なタイミングを決定するのは困難であり,従って,EEG過渡の信頼できる自動同定は,損傷の相の特定を助けるために有益であった。著者らのチームは,HI早期胎児ヒツジモデルにおけるHI後EEGパターンの同定のために,以前に成功した機械および深層学習戦略を開発した。本論文では,著者らの早産ヒツジにおける1024HzのEEG記録における高周波マイクロスケールスパイク過渡現象の正確な同定のために,EEGセグメントのウェーブレットFourier(WF)スペクトル特徴を用いて,11層深層畳込みニューラルネットワーク(CNN)分類器を訓練するための新しいオンライン融合アプローチを初めて紹介した。ロバスト特徴のセットを,逆双直交ウェーブレット(スケール7でrbio2.8)を用いて抽出し,80~120Hzのスペクトル周波数範囲を考慮して抽出した。WF-CNN分類器は,99.03±0.86%の信頼できる高性能でスパイク過渡を正確に同定することができた。結論:臨床的関連性の誤診は,出生後早期の新生児のEEGにおける同様のパターンの同定のための方法の専門性を確認する。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】
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