文献

J-GLOBAL ID：202202217442894092   整理番号：22A0108469

モバイルEEGアプリケーションにおけるビートのリード:単一チャネルEEGにおける自動心原性アーチファクト検出および除去に向けたフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Get rid of the beat in mobile EEG applications: A framework towards automated cardiogenic artifact detection and removal in single-channel EEG

著者 (10件)： Chiu Neng-Tai (School of Medicine, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan) ,  Huwiler Stephanie (Neural Control of Movement Lab, Institute of Human Movement Sciences and Sport, Department of Health Sciences and Technology, ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Ferster M. Laura (Mobile Health Systems Lab, Institute of Robotics and Intelligent Systems, Department of Health Sciences and Technology, ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Karlen Walter (Mobile Health Systems Lab, Institute of Robotics and Intelligent Systems, Department of Health Sciences and Technology, ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Wu Hau-Tieng (Department of Mathematics, Duke University, Durham, NC 27708, USA) ,  Wu Hau-Tieng (Department of Statistical Science, Duke University, Durham, NC 27708, USA) ,  Wu Hau-Tieng (Mathematics Division, National Center for Theoretical Sciences, Taipei, Taiwan) ,  Lustenberger Caroline (Neural Control of Movement Lab, Institute of Human Movement Sciences and Sport, Department of Health Sciences and Technology, ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Lustenberger Caroline (Neuroscience Center Zurich, ETH Zurich and University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Lustenberger Caroline (Sleep & Health Zurich, University Center of Competence, University of Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 72  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： モバイルEEGシステムを用いた臨床または実験室設定の外の脳活動記録は,現実的な長期モニタリングを可能にし,最終的に疾患に対する可能なバイオマーカーの同定につながる一般的な興味を得ている。より難い,最小化されたシステム(例えば,単一チャネルEEG,ECG参照なし)は,特に同定および除去が困難な様々な強度を有するアーチファクト汚染の欠点を有する。著者らは,非線形時間周波数解析と機械学習を用いた心原性アーチファクトの自動検出と除去のための最初のオープンソースアルゴリズムであるbrMEGAを開発し,(1)心原性アーチファクトが存在するかどうかを検出し,(2)それらのアーチファクトを除去する。提案アルゴリズムを視覚アーチファクト同定および以前に確立された手法と比較し,1つの実および半実データセットにおいてそれを検証した。brMEGAは単一チャンネルEEG記録において心原性アーチファクトを同定及び実質的に除去することを示した。さらに,心原性アーチファクトの回復は,もし存在するならば,ECG測定なしで心拍数特徴の将来の抽出の機会を与える。Copyright 2022 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 ,  視覚 ,  脳波 ,  心拍 ,  *応用プログラム ,  チャネル ,  *アーチファクト ,  バイオマーカー ,  *携帯電話 ,  機械学習
準シソーラス用語： 自動検出 ,  時間周波数解析 ,  オープンソース ,  脳活動 ,  アーチファクト除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳波 ,  心原性アーチファクト ,  自動アーチファクト除去 ,  モバイル技術 ,  機械学習

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (8件)： モバイル ,  EEG ,  アプリケーション ,  ビート ,  リード ,  チャネル ,  アーチファクト ,  フレームワーク