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J-GLOBAL ID：202202259476431161   整理番号：22A3011411

主方向の変化に基づく心室期外収縮の効果的で効率的な検出【JST・京大機械翻訳】

Effective and efficient detection of premature ventricular contractions based on variation of principal directions

著者 (6件)： Zarei Roozbeh (Centre for Applied Informatics, College of Engineering and Science, Victoria University, Melbourne, Australia) ,  He Jing (College of Engineering and Science, Victoria University, Melbourne, Australia) ,  He Jing (College of Information Engineering, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing, China) ,  Huang Guangyan (School of Information Technology, Deakin University, Melbourne, Australia) ,  Zhang Yanchun (Centre for Applied Informatics, College of Engineering and Science, Victoria University, Melbourne, Australia) ,  Zhang Yanchun (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 50  ページ： 93-102  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  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： 心電図(ECG)データストリームの分類は,重要な心臓状態の診断に必須である。生命を脅かす心臓症状の可能性のある開始を防ぐため,ECGの異常を正確に検出することが重要である。本論文では,最も一般的な心臓リズム異常の1つである早期心室収縮(PVC)の同定に焦点を当てた。主方向の変化に対する各個人心拍の影響をチェックするために「Replacing」戦略を用いた。このアイデアに基づいて,オンラインPVC検出法を提案し,リアルタイムおよびオンライン方式で新しい到着PVCビートを分類した。提案した方法をMIT-BIH不整脈データベース(MIT-BIH-AR)で試験した。PVC検出精度は98.77%であり,感度と陽性予測性は,それぞれ96.12%と86.48%であった。これらの結果は,PVC検出のための以前の報告された結果の改善である。さらに,提案手法は計算時間の点で有効である。提案手法の平均実行時間は30分間のECG記録に対して3.83秒であった。それは,オンライン方式で異常なPVCを検出する分類装置の能力を示す。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： 検出 ,  データベース ,  分類装置 ,  心臓 ,  心電図 ,  *心室 ,  心拍 ,  不整脈 ,  検出法 ,  主成分分析 ,  予測可能性
準シソーラス用語： *心室性期外収縮 ,  データストリーム ,  実行時間 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 心電図(ECG) ,  心室期外収縮(PVC) ,  主成分分析(PCA) ,  MIT-BIH不整脈データベース

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (1件)： 心室期外収縮