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J-GLOBAL ID：202102260064361364   整理番号：21A3174786

組合せ形状レットとK-meansアルゴリズムに基づく後流/スリープ状態の個人認識【JST・京大機械翻訳】

Personalized recognition of wake/sleep state based on the combined shapelets and K-means algorithm

著者 (6件)： Geng Duyan (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Geng Duyan (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Qin Zhaoxu (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Wang Jiaxing (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Gao Zeyu (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Zhao Ning (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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： 睡眠は健康,記憶および生活の質を含むほとんどすべての側面に影響する。睡眠モニタリングにおいて後流/睡眠を正しく区別することが重要である。監督された認識アルゴリズムは高価で面倒な睡眠ポリグラフ(PSG)で訓練され,個人差は無視できない。教師なし認識アルゴリズムの大部分は加速度信号に基づいており,身体運動はその精度に大きく影響する。後流/睡眠認識の一般化能力を改善し,身体運動の悪影響を回避するため,著者らは,覚醒/睡眠状態を認識するために心拍変動(HRV)のみを必要とする教師なし法を提案して,公開データベースにおける分類結果を検証した。形状レットアルゴリズムを用いて,HRVセグメント間の類似性を定量化し,K平均クラスタリングアルゴリズムを用いて,伴流/スリープの分類を実現するために,形状レットアルゴリズムを改善した。データベースにおける睡眠タグを用いて,改良前後の分類結果を検証し,比較した。そのうえ,2つのアルゴリズムの分類性能に及ぼす不均衡サンプルの影響を分析した。2つのデータベースにおいて,結合形状レットとK平均(SLKM)アルゴリズムの精度は,0.7800±0.0692,0.8826±0.0533であった。形状レットアルゴリズムと比較して,精度は,それぞれ,11.47%と15.49%向上した。この方法は,個々のHRVに基づく後流/睡眠認識を効果的に実現できる。それは強いロバスト性を持ち,それは大規模で長時間の睡眠監視に非常に適している。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： *アルゴリズム ,  *伴流 ,  データベース ,  覚醒 ,  類似性 ,  ロバスト性 ,  ポリソムノグラフィー
準シソーラス用語： 身体運動 ,  個人差 ,  不均衡 ,  *個人認証 ,  認識アルゴリズム ,  心拍数変動性 ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： HRV ,  形状 ,  K平均 ,  後流/睡眠同定

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  動物生理一般  (EJ02010E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 組合せ ,  k-meansアルゴリズム ,  後流 ,  スリープ状態 ,  個人認識