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J-GLOBAL ID：202202239969909752   整理番号：22A0952785

脳有効連結性を推定するためのファジィ感度解析アプローチとてんかん発作検出への応用【JST・京大機械翻訳】

A fuzzy sensitivity analysis approach to estimate brain effective connectivity and its application to epileptic seizure detection

著者 (2件)： Moharamzadeh Nader (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran) ,  Motie Nasrabadi Ali (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran)
資料名： Biomedizinische Technik  (Biomedizinische Technik)
巻： 67  号： 1  ページ： 19-32  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0899B  ISSN： 0013-5585  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳は人体で最も複雑な器官であると考えられる。脳の領域間の有効(因果関係)連結性の付与と定量化は,その複雑な機能の特性化における重要なステップである。提案手法は,適応ニューロファジー推論システム(ANFIS)による多変量時系列のモデリングと,対話型入力時系列間の因果関係を検出するための接続性測度を導入するための新しい手法としてファジーネットワークパラメータを用いた感度解析を行う。シミュレーションの結果は,この方法が因果連結性の検出に成功したことを示した。合成線形および非線形相互接続時系列に関する提案方法の性能を検証した後に,それを癲癇頭蓋内脳波(EEG)信号に適用した。発作時に記録されたFreiburgてんかん頭蓋内EEGデータに提案した方法を適用した結果は,提案した方法が脳の発作と非発作状態を区別することができることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 因果律 ,  測度 ,  *感度解析 ,  相互接続 ,  *てんかん ,  時系列 ,  モデリング ,  線形性 ,  キャラクタリゼーション ,  連結性 ,  曖昧さ ,  *発作 ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *てんかん性発作 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 因果的連結性 ,  てんかん発作検出 ,  ニューロファジィネットワークモデリング ,  非線形有効連結性 ,  感度解析

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 脳 ,  連結性 ,  推定 ,  ファジィ ,  感度解析 ,  てんかん発作 ,  応用