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J-GLOBAL ID：202102251384708359   整理番号：21A2869453

ウェーブレットフレームワークにおけるてんかんEEG活動の自動分類のための主成分分析の利用【JST・京大機械翻訳】

Use of principal component analysis for automatic classification of epileptic EEG activities in wavelet framework

著者 (5件)： Rajendra Acharya U. (Department of Electronics and Communication Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore 599489, Singapore) ,  Vinitha Sree S. (Global Biomedical Technologies, CA, USA) ,  Alvin Ang Peng Chuan (Department of Electronics and Communication Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore 599489, Singapore) ,  Suri Jasjit S. (CTO, Global Biomedical Technologies, CA, USA) ,  Suri Jasjit S. (Biomedical Engineering Department, Idaho State University (Aff), ID, USA)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 10  ページ： 9072-9078  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波(EEG)信号を用いて,てんかん活性の特徴を検出し,研究した。EEG信号の非線形および動的性質のため,これらの信号の視覚検査および解釈は,退屈で,時間がかかり,誤差がかかり,観察者間変動性を受ける。したがって,いくつかのコンピュータ支援診断(CAD)ベースの研究は,EEGにおける正常,発作間および発作活動を研究するために非線形技術を採用した。本論文では,てんかん活動分類のためのデータマイニングに基づく新しい自動技術を提示する。本研究を文献における相対研究の結果と比較するために,提案技法の評価のため,Bonn大学からの広く使われているベンチマークデータセットを用いた。正常,発作間および発作カテゴリーのそれぞれで,Hundred試料を使用した。これらのセグメントをウェーブレットPacket分解(WPD)を用いてウェーブレット係数に分解し,主成分分析(PCA)を用いて得られたウェーブレット係数から固有値を抽出した。ANOVA試験を用いて選択した有意な固有値を用いて,10倍層化交差検証法を用いて,いくつかの教師つき分類器を訓練し,試験した。Gauss混合モデル(GMM)分類器を用いて99%分類精度を得た。提案技法は,より少ない計算コストで抽出できるより少ない特徴を用いて,臨床的に許容できる精度でEEGセグメントを分類できる。この技法は,低コストで容易に展開できるソフトウェアアプリケーションとして記述でき,ほとんどエキスパート訓練を行わない。今後,このソフトウェアは,EEGシグナルにおけるてんかん活動を分類するだけでなく,発作の発症を自動監視するだけでなく,てんかんを患う患者に対して,より良いタイムリーなケアの提供を支援できる効率的な補助ツールに進化できると予見する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固有値 ,  *自動分類 ,  脳波 ,  計算機診断 ,  *てんかん ,  *波束 ,  非線形解析 ,  応用プログラム ,  ソフトウェア ,  *主成分分析 ,  ベンチマーク ,  発作 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 計算コスト ,  ウェーブレット係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： てんかん ,  主成分分析 ,  固有値 ,  分類 ,  非線形解析 ,  ウェーブレットパケット分解 ,  発作 ,  発作 ,  脳波

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： てんかん ,  EEG ,  活動 ,  自動分類 ,  主成分分析