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J-GLOBAL ID：202202257614820640   整理番号：22A1063933

畳込みニューラルネットワークを用いた心室期外収縮検出のための非常に大規模な統合【JST・京大機械翻訳】

Very Large-Scale Integration for Premature Ventricular Contraction Detection Using a Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Chen Yuan-Ho (Department of Electronics Engineering, Chang Gung University, Taoyuan 333, Taiwan) ,  Chen Yuan-Ho (Department of Radiation Oncology, Chang Gung Memorial Hospital-LinKou, Taiwan) ,  Hua Hsin-Tung (Department of Electronics Engineering, Chang Gung University, Taoyuan 333, Taiwan) ,  Hua Hsin-Tung (Department of Radiation Oncology, Chang Gung Memorial Hospital-LinKou, Taiwan)
資料名： Journal of Circuits, Systems, and Computers  (Journal of Circuits, Systems, and Computers)
巻： 31  号： 5  ページ： 2250087  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0526A  ISSN： 0218-1266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 早期心室収縮(PVC)検出のための非常に大規模な統合(VLSI)チップを提案した。チップは12誘導心電図信号におけるPVCsと関連する異常な心拍を検出するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)を含む。提案したCNNは,2つの畳込み層と完全接続層から成る。試験において,それは[数式:原文を参照]の高いPVC検出精度を達成した。[数式:原文を参照]-μm CMOSプロセスを用いて,開発したチップは50MHzのクロック周波数と[数式:原文を参照]Kのゲート数で[数式:原文を参照]mWを消費する。以前に設計したVLSIチップと比較して,提案したCNNチップは異常な心拍検出においてより高い精度を達成した。Copyright 2022 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  *畳込み ,  信号 ,  心電図 ,  *ニューラルネットワーク ,  *心室 ,  心拍 ,  複合体 ,  超LSI ,  半導体チップ ,  CMOS
準シソーラス用語： *心室性期外収縮 ,  12誘導心電図 ,  クロック周波数 ,  検出精度 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  大規模統合実装(VLSI) ,  心電図(ECG) ,  高精度検出 ,  早期心室複合体(PVC)

分類 (5件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  医療用機器装置  (GA05020L) ,  生体計測  (EL03020C) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  心室期外収縮 ,  大規模 ,  統合