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J-GLOBAL ID：202102215409213857   整理番号：21A1194275

K最近傍アルゴリズムを用いるフォトプレチスモグラフィーに基づく非侵襲的血圧分類:実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

Noninvasive Blood Pressure Classification Based on Photoplethysmography Using K-Nearest Neighbors Algorithm: A Feasibility Study

著者 (2件)： Tjahjadi Hendrana (* Author to whom correspondence should be addressed.) ,  Ramli Kalamullah (* Author to whom correspondence should be addressed.)
資料名： Information (Web)  (Information (Web))
巻： 11  号： 2  ページ： 93  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7203A  ISSN： 2078-2489  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 血圧(BP)は,高血圧または低血圧の症状と関連するので,心臓病の早期検出のための重要なパラメータである。BPの分類のための単一写真撮影(PPG)法は,BP症状を自動的に分析できる。ユーザは,早期検出を確実にするためのBPの状態を直ちに知ることができる。近年,深層学習法は分類アプリケーションにおいて優れた性能を示した。しかし,深層学習分類法には2つの主な問題がある:訓練中の分類精度と時間消費。これらの限界に対処し,PPGに基づくK最近傍(KNN)アルゴリズムを用いてBPの分類法を提案した。方法:PPGBPイチジラデータベースから121人の被験者のデータを集めた。被験者を,関節国立委員会報告のBPレベルに従って,3つの分類レベル,すなわち,正常血圧,前高血圧,および高血圧に分けた。これらの3つの分類試験のF1スコアは,それぞれ100%,および90.80%であった。従って,提案手法はPPGの付加的手動前処理なしに分類精度の改善を達成できることを検証した。提案手法は,畳み込みニューラルネットワーク(深層学習),袋木,ロジスティック回帰,およびAdaBoostツリーより高い精度を達成する。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  *血圧 ,  前処理 ,  高血圧症 ,  写真撮影 ,  心臓病 ,  低血圧症 ,  応用プログラム ,  実用化試験
準シソーラス用語： 被験者 ,  ロジスティック回帰分析 ,  分類精度 ,  正常血圧 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 血圧 ,  KNN ,  フォトプレチスモグラフィー ,  PPG ,  機械学習 ,  k最近傍

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (37件)：

• Al-Zaben, A.; Fora, M.; Obaidat, A. Detection of Premature Ventricular Beats from Arterial Blood Pressure Signal. In Proceedings of the 2018 IEEE 4th Middle East. Conference on Biomedical Engineering (MECBME), Tunis, Tunisia, 28-30 March 2018; pp. 17-19.
• Nabeel, P.M.; Karthik, S.; Joseph, J.; Sivaprakasam, M. Arterial blood pressure estimation from local pulse wave velocity using dual-element photoplethysmograph probe. IEEE Trans. Instrum. Meas. 2018, 67, 1399-1408.
• Stojanova, A.; Koceski, S.; Koceska, N. Continuous Blood Pressure Monitoring as a Basis for Ambient Assisted Living (AAL) - Review of Methodologies and Devices. J. Med. Syst. 2019, 43, 2.
• Shin, H.; Min, S.D. Feasibility study for the non-invasive blood pressure estimation based on ppg morphology: Normotensive subject study. Biomed. Eng. Online 2017, 16, 1-14.
• Radha, M.; De Groot, K.; Rajani, N.; Wong, C.C.; Kobold, N.; Vos, V.; Fonseca, P.; Mastellos, N.; Wark, P.A.; Velthoven, N.; et al. Estimating blood pressure trends and the nocturnal dip from photoplethysmograph. Physiol. Meas. 2019, 2, 025006.

タイトルに関連する用語 (7件)： アルゴリズム ,  フォトプレチスモグラフィー ,  非侵襲的 ,  血圧 ,  分類 ,  実現可能性 ,  研究