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J-GLOBAL ID：202102262725317711   整理番号：21A0665134

自動リズム同定のためのECG形態分解【JST・京大機械翻訳】

ECG Morphological Decomposition for Automatic Rhythm Identification

著者 (4件)： Garcia-Isla Guadalupe ,  Laureanti Rita (Information and Bioengineering, Politecnico di Milano,Department of Electronics,Milan,Italy) ,  Corino Valentina D. (Information and Bioengineering, Politecnico di Milano,Department of Electronics,Milan,Italy) ,  Mainardi Luca T. (Information and Bioengineering, Politecnico di Milano,Department of Electronics,Milan,Italy)
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： 12誘導ECGにおける手動リズム分類は,時間がかかり,オペレータバイアスである。CinCの2020チャレンジデータセットを用いた自動ECG分類器を示した。チャレンジの最初の段階において,9つのカテゴリーを4つの分類器の集合で目標とした。第2相では,7つの分類器が24の心臓電気生理学的障害を検出するために実行された。5つの分類器は,心臓の伝導システムの異なる特異的領域における異常を同定した。2つの分類器は,早期心房と心室収縮を検出するために専用であった。この方法論はリズム特異的イントラおよび患者間テンプレートの作成に基づいている。最初に,信号を6つの関心領域に分割した。第二に,各領域に対して,患者内モデルと患者間リズム特異的モデルを計算した。各患者内モデルから各リズム特異的患者モデルまでの距離と心拍変動特徴および全体的電気異質性特徴を分類器に導入した。10倍交差検証後,第1相における訓練データに対して,94.4%±0.4の精度と0.644±0.031のチャレンジメトリックが得られたが,第2フェーズでは,15.0±1.0%と0.030±0.0.009の精度とチャレンジメトリックが得られた。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： オペレータ ,  *心臓 ,  心室 ,  心房 ,  バイアス ,  不均一性 ,  単相
準シソーラス用語： 心拍数変動性 ,  リズム ,  関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (5件)： リズム ,  同定 ,  ECG ,  形態 ,  分解