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J-GLOBAL ID：202102255297359942   整理番号：21A0665091

院外心停止中のインピーダンス循環成分抽出のための定常ウェーブレット変換【JST・京大機械翻訳】

Stationary Wavelet Transform for the Extraction of the Impedance Circulation Component During Out-of-hospital Cardiac Arrest

著者 (5件)： Isasi Iraia (University of the Basque Country (UPV/EHU),Department of Communications Engineering,Bilbao,Spain) ,  Alonso Erik (University of the Basque Country (UPV/EHU),Department of Applied Mathematics,Bilbao,Spain) ,  Irusta Unai (University of the Basque Country (UPV/EHU),Department of Communications Engineering,Bilbao,Spain) ,  Aramendi Elisabete (University of the Basque Country (UPV/EHU),Department of Communications Engineering,Bilbao,Spain) ,  Daya Mohamud R. (Oregon Health & Science University (OHSU),Department of Emergency Medicine,Portland,OR,United States)
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： 病院外心停止(OHCA)中の自動パルス検出器が必要である。除細動パッドにより記録された胸部インピーダンス(TI)は,各有効心拍と相関する小さな変動の形で,他の成分の間に隠されたインピーダンス循環成分(ICC)を示す。本研究は,ICCを導出するために,定常ウェーブレット変換(SWT)に基づく方式を前置した。49のOHCA患者からの同時ECGとTI信号を伴う,4565sセグメント,175のパルスレス電気活動(PEA)と281のパルス発生リズム(PR)を有するデータセットを使用した。SWTを用いてTIを7レベルに分解した。ICCは,それぞれ,心拍数≧93bpmおよび<93bpmのセグメントに対するソフト雑音除去d_6-d_7またはd_7詳細係数から導かれた。ICCとその第一導関数(dICC)の振幅と面積を特徴付ける6つの特徴を計算した。それらのPEA/PR識別力を曲線下面積(AUC)を用いて測定した。これらのAUCを,適応再帰最小二乗(RLS)アルゴリズムを用いて抽出したICC/dICCから得た同じ特徴に対して得られたものと比較した。6つの特徴は0.91(0.03)の平均(標準偏差)AUCを示し,一方,RLSベースの特徴は0.85(0.07)のAUCをもたらした。これらのICC/dICCの特徴と機械学習分類器のECG特徴の組み合わせは,ロバストなパルス検出器をもたらす。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： アルゴリズム ,  *インピーダンス ,  最小二乗法 ,  標準偏差 ,  心拍 ,  パルス ,  検出器 ,  導関数 ,  パッド ,  ロバスト性 ,  除細動 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  機械学習 ,  雑音除去
準シソーラス用語： *定常ウェーブレット変換 , 【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)： 院外心停止 ,  インピーダンス ,  循環 ,  定常ウェーブレット変換