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J-GLOBAL ID：202102229357047023   整理番号：21A0664970

心電図と畳込みニューラルネットワークを用いた心房細動の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Detection of Atrial Fibrillation Using Electrocardiomatrix and Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Salinas-Martinez Ricardo (Lund University,Department of Biomedical Engineering,Lund,Sweden) ,  De Bie Johannes (Hillrom - Mortara Instrument Europe,Bologna,Italy) ,  Marzocchi Nicoletta (Hillrom - Mortara Instrument Europe,Bologna,Italy) ,  Sandberg Frida (Lund University,Department of Biomedical Engineering,Lund,Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CinC  ページ： 1-4  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： 背景:長期心電図(ECG)モニタリングは,心房細動(AF)の存在を評価する原因不明脳卒中生存者における標準的な臨床ルーチンである。しかし,このような記録のマニュアル評価は,特に短いエピソードが興味深い場合,時間がかかる。心電図マトリックス(ECM)技術は,ECGのコンパクトな2次元表現を可能にし,そのレビューを促進する。本研究では,ECM画像に基づくAFの自動検出のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを提案した。わずか10の拍動のECGセグメントをECM画像に変換した。非AFとAFの間のECMsを分類するためにCNNを実行した。CNNをMIT-BIH-NSRとMIT-BIH-LTAFを用いて訓練し,MIT-BIH-AFで試験した。合計120088の非AFと108088のAFECM画像を,86.95%の精度で分類した。本研究は,ECGデータがECM画像として表現されるとき,CNNがわずか10の拍動のAFエピソードの自動検出を可能にすることを示唆する。Copyright 2021 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： *心電図 ,  心拍 ,  *心房細動 ,  二次元 ,  脳卒中
準シソーラス用語： 生存者 ,  自動検出 ,  ルーチン ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 心電図 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  心房細動 ,  自動検出