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J-GLOBAL ID：202102276611576311   整理番号：21A2581123

双方向長期短期記憶ネットワークを用いた拍動から拍動までの連続血圧推定【JST・京大機械翻訳】

Beat-to-Beat Continuous Blood Pressure Estimation Using Bidirectional Long Short-Term Memory Network

著者 (10件)： Lee Dongseok (Interdisciplinary Program in Bioengineering, Seoul National University, Seoul 03080, Korea) ,  Kwon Hyunbin (Interdisciplinary Program in Bioengineering, Seoul National University, Seoul 03080, Korea) ,  Kwon Hyunbin (Medical Research Center, Institute of Medical and Biological Engineering, Seoul National University, Seoul 03080, Korea) ,  Son Dongyeon (Interdisciplinary Program in Bioengineering, Seoul National University, Seoul 03080, Korea) ,  Eom Heesang (Department of Computer Engineering, Kwangwoon University, Seoul 01897, Korea) ,  Park Cheolsoo (Department of Computer Engineering, Kwangwoon University, Seoul 01897, Korea) ,  Lim Yonggyu (Department of Oriental Biomedical Engineering, Sangji University, Wonju 26339, Korea) ,  Seo Chulhun (School of Electronic Engineering, Soongsil University, Seoul 06978, Korea) ,  Park Kwangsuk (Medical Research Center, Institute of Medical and Biological Engineering, Seoul National University, Seoul 03080, Korea) ,  Park Kwangsuk (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Seoul National University, Seoul 03080, Korea)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 21  号： 1  ページ： 96  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 連続血圧(BP)モニタリングは,高血圧症患者にとって重要である。しかし,カフによるBP測定は患者にとって厄介である可能性がある。この限界を克服するために,様々な研究は,深い学習アルゴリズムを用いたカフレスBP推定モデルを示唆した。一般化モデルは訓練時間を減らすために考慮されるべきであり,モデル再現性は多日シナリオで考慮されるべきである。本研究では,双方向長短期メモリネットワークによるBP推定モデルを提案した。特徴を心電図,写真撮影,およびボールト心電図から抽出した。leave-one-out(LOSO)法を用いて,このモデルを一般化し,微調整を適用した。モデルを1日および多日試験を用いて評価した。提案モデルは,1日試験において,収縮期および拡張期BP(SBPおよびDBP)に対して,それぞれ,2.56および2.05mmHgの平均絶対誤差(MAE)を達成した。さらに,結果は,微調整によるLOSO法が多日試験においてより互換性があることを示した。モデルのMAE値はSBPとDBPでそれぞれ5.82と5.24mmHgであった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 互換性 ,  *ネットワーク ,  *血圧 ,  心電図 ,  高血圧症 ,  *心拍 ,  写真撮影 ,  再現性 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  拡張期 ,  収縮期 ,  推定モデル ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： カフレス血圧 ,  弾道図 ,  長期短期記憶 ,  一般血圧推定

分類 (2件)： 医療用機器装置  (GA05020L) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

引用文献 (23件)：

• Ogedegbe, G.; Pickering, T. Principles and techniques of blood pressure measurement. Cardiol. Clin. 2010, 28, 571-586.
• Yoo, S.; Baek, H.; Doh, K.; Jeong, J.; Ahn, S.; Oh, I.Y.; Kim, K. Validation of the mobile wireless digital automatic blood pressure monitor using the cuff pressure oscillometric method, for clinical use and self-management, according to international protocols. Biomed. Eng. Lett. 2018, 8, 399-404.
• Ding, X.; Zhang, Y.T. Pulse transit time technique for cuffless unobtrusive blood pressure measurement: From theory to algorithm. Biomed. Eng. Lett. 2019, 9, 37-52.
• Wong, M.Y.; Poon, C.C.; Zhang, Y.T. An evaluation of the cuffless blood pressure estimation based on pulse transit time technique: A half year study on normotensive subjects. Cardiovasc. Eng. 2009, 9, 32-38.
• Chen, W.; Kobayashi, T.; Ichikawa, S.; Takeuchi, Y.; Togawa, T. Continuous estimation of systolic blood pressure using the pulse arrival time and intermittent calibration. Med. Biol. Eng. Comput. 2000, 38, 569-574.

タイトルに関連する用語 (6件)： 双方向 ,  長期 ,  短期記憶 ,  拍動 ,  血圧 ,  推定