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J-GLOBAL ID：202202251690434813   整理番号：22A1172139

ECGデータを用いた心臓不整脈の検出と分類のためのオントロジー駆動モデル【JST・京大機械翻訳】

An Ontology driven model for detection and classification of cardiac arrhythmias using ECG data

著者 (2件)： Hooda Diksha (CSED, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India) ,  Rani Rinkle (CSED, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India)
資料名： Journal of Intelligent Information Systems  (Journal of Intelligent Information Systems)
巻： 58  号： 2  ページ： 405-431  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0453A  ISSN： 0925-9902  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： 心臓不整脈は,適切には致命的でないが,適切に治療されない場合,重大な心臓と関係した合併症を生じる。心電図(ECG)は心臓の電気的活動を捉え,その容易な展開と非侵襲的な側面により広範な使用がある。心電図(ECG)の手動分析による不整脈分類は,厄介で,退屈で,重大な再活動につながるヒトエラーの傾向がある。したがって,分類を自動的に行うための計算技術を展開するためのより効果的な代替策である。従来の技術は,データ駆動であり,訓練に膨大な量のデータを必要とし,次に同定を実行する。本論文は,患者のセンサベースのECGデータに基づく不整脈を自動的に診断するためのオントロジー駆動知識モデルを提示する。提案アプローチは,不整脈ドメイン知識と,対応する心臓不整脈への心拍の分類に関連する概念関係をモデル化し,患者に関する意思決定を容易にする。新たに開発された不整脈オントロジーは,3つの異なるモジュールから成り,それぞれ,不整脈検出プロセスの異なった側面を意味的に注釈付けする。SWRL(セマンティックWebルール言語)に基づくオントロジー分類器は,患者のECGデータを対応する心臓不整脈タイプに分類する。構築した知識ベースは,複数のドメインにわたって意味的インタオペラビリティを促進するいくつかのベンチマークトップレベルオントロジーとオントロジー的に配列される。得られたオントロジーモデルを実世界ECGデータセットで検証し,より高い精度率と同等の性能を示す既存の手法と比較した。開発したモデルは,標準化されたオントロジーを確立し,それは,不整脈条件に関する合意領域知識の交換と共有性を促進し,情報検索と知識発見をサポートする。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  意思決定 ,  標準化 ,  *心臓 ,  心電図 ,  心拍 ,  ヒト ,  *不整脈 ,  *モデル ,  ベンチマーク ,  合併症 ,  インタオペラビリティ ,  *オントロジー ,  ドメイン知識 ,  知識発見

著者キーワード (6件)： オントロジー ,  知識工学 ,  ECG分類 ,  不整脈診断 ,  OWL ,  意味技術

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ECGデータ ,  心臓不整脈 ,  分類 ,  オントロジー ,  モデル