ドップラー信号からの妊娠における高血圧評価のためのディープシーケンス学習【JST・京大機械翻訳】

Katebi, N.; Clifford, G. D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203845805728 整理番号：22P0319934

ドップラー信号からの妊娠における高血圧評価のためのディープシーケンス学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Sequence Learning for Assessing Hypertension in Pregnancy from Doppler Signals

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年01月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月28日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

妊娠中の血圧測定は,出生前ケアの必須成分であり,子癇前症のような有害条件を検出するのに重要である。血圧を測定する標準アプローチは,訓練された専門家による手動聴診またはオシロメトリー自己膨張カフを介している。両方法は正しく正確な血圧測定を提供できるが,非専門家使用は有意な誤差をもたらす。さらに,そのような技法は不快であり,使用/低コンプライアンスに対する打破,疼痛およびその結果としての抵抗を引き起こす。本研究では,妊娠中の高血圧検出のための低コスト1次元ドップラーベース法を提案した。方法:高地Guatemalaの5月下降の653人の妊婦のサンプルを用いて,胎児の1Dドップラーデータの最大10分と,Omron M7オシロメトリーカフを用いた両腕からの血圧を記録した。注意機構を有する階層的LSTMネットワークを,妊娠における高血圧を分類するために訓練し,0.94の受信者動作特性曲線下面積を作成した。低次元へのデータの投影は,高血圧患者が分布出力の分布の周辺に位置することを示した。この研究は,血圧がドップラー(閉塞なし)を用い測定でき,複数の体位から迅速な血圧推定を可能にする,新しいクラスの血圧モニターを生じることを示す最初の実証を示す。さらに,予測因子と胎児血流との関連は,母親の高血圧が胎児血流に有意な影響を及ぼすことを示す。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

婦人科疾患,妊産婦の疾患 , 生体計測 , 循環系の診断

, , , ,

前のページに戻る