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J-GLOBAL ID：202102263458573566   整理番号：21A0037498

てんかん管理のためのウェアラブルデバイスによる信号品質と患者経験【JST・京大機械翻訳】

Signal quality and patient experience with wearable devices for epilepsy management

著者 (20件)： Nasseri Mona (Bioelectronics Neurophysiology and Engineering Laboratory, Department of Neurology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA) ,  Nurse Ewan (Seer Medical, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Nurse Ewan (Department of Medicine, St Vincent’s Hospital, University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Glasstetter Martin (Department of Neurosurgery, Epilepsy Center, Medical Center - University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Germany) ,  Bottcher Sebastian (Department of Neurosurgery, Epilepsy Center, Medical Center - University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Germany) ,  Gregg Nicholas M. (Bioelectronics Neurophysiology and Engineering Laboratory, Department of Neurology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA) ,  Laks Nandakumar Aiswarya (College of Medicine, University of Illinois, Peoria, Illinois, USA) ,  Joseph Boney (Bioelectronics Neurophysiology and Engineering Laboratory, Department of Neurology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA) ,  Pal Attia Tal (Bioelectronics Neurophysiology and Engineering Laboratory, Department of Neurology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA) ,  Viana Pedro F. (Institute of Psychiatry, Psychology, and Neuroscience, King’s College London, London, UK) ,  Viana Pedro F. (Faculty of Medicine, University of Lisbon, Lisbon, Portugal) ,  Bruno Elisa (Institute of Psychiatry, Psychology, and Neuroscience, King’s College London, London, UK) ,  Biondi Andrea (Institute of Psychiatry, Psychology, and Neuroscience, King’s College London, London, UK) ,  Cook Mark (Department of Medicine, St Vincent’s Hospital, University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Worrell Gregory A. (Bioelectronics Neurophysiology and Engineering Laboratory, Department of Neurology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA) ,  Schulze-Bonhage Andreas (Department of Neurosurgery, Epilepsy Center, Medical Center - University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Germany) ,  Duempelmann Matthias (Department of Neurosurgery, Epilepsy Center, Medical Center - University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Germany) ,  Freestone Dean R. (Seer Medical, Melbourne, Victoria, Australia) ,  Richardson Mark P. (Institute of Psychiatry, Psychology, and Neuroscience, King’s College London, London, UK) ,  Brinkmann Benjamin H. (Bioelectronics Neurophysiology and Engineering Laboratory, Department of Neurology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA)
資料名： Epilepsia  (Epilepsia)
巻： 61 Suppl S1  ページ： S25-S35  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0368A  ISSN： 0013-9580  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 非侵襲的ウェアラブルデバイスはてんかんの管理を助ける大きな可能性を有するが,これらのデバイスは堅牢な信号品質を有し,患者は長期間にわたってそれらを着用しなければならない。ウェアラブルバイオセンサ信号の自動化機械学習分類は,低品質または崩壊データセグメントを自動的に拒絶するための信号品質の定量的測定を必要とする。本研究では,市販のウェアラブルセンサを,院内または家庭内脳波(EEG)モニタリング,および健常ボランティアを受診したてんかん患者に置いた。Epatica E4とBiovotion Everionを用いて,アセロメトリー(ACC),写真撮影(PPG),および電極活性(EDA)を記録した。ACCとPPGを記録し,Activinights GENEActivはACCを記録し,Epitel EpilogはEEGデータを記録するのに使った。PPGとEDAシグナルを複数日間記録し,次に,高品質,辺縁品質,または不良品質データの時代を,レビュー者によって視覚的に同定し,そして,レビュー者アノテーションを,自動信号品質測定と比較した。ACCに対して,広帯域電力に対する0.8から5Hzのスペクトルパワーの比率を用いて,雑音から良質信号を分離した。EDAでは,振幅変化と鋭いピークの罹患率は,良質データとノイズの間で有意に分化した。スペクトルエントロピーを用いてPPGを評価し,良好,辺縁,および貧弱な品質信号の間の有意差を示した。EEGデータを,スペクトルノイズカットオフ周波数を同定する方法を用いて評価した。患者には,いくつかのカテゴリーで各機器のユーザビリティと快適性を依頼した。患者は,手首-wornデバイスに対して有意な好みを示し,Epatica E4デバイスは,最もしばしば好ましかった。現在のウェアラブル機器は高品質データを提供し,日常使用に受け入れられるが,データ品質,一貫性,および管理を改善し,患者への受容性を改善するためには,継続的な開発が必要である。Copyright 2021 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  視覚 ,  自動化 ,  電力 ,  脳波 ,  快適性 ,  *てんかん ,  写真撮影 ,  スペクトル ,  広帯域 ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  アノテーション
準シソーラス用語： *ウェアラブルデバイス ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： てんかん ,  患者経験 ,  信号品質 ,  ウェアラブルデバイス

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 ,  ウェアラブルデバイス ,  信号品質 ,  患者 ,  経験