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J-GLOBAL ID：202202264246014380   整理番号：22A0559913

睡眠時無呼吸検出におけるSpO_2と心拍数の相関【JST・京大機械翻訳】

Correlation between SpO2 and Heart Rate in Sleep Apnea Detection

著者 (3件)： Ramachandran Anita (BITS Pilani,Dept. of Computer Science & Information Systems,Bangalore,India) ,  Bajaj Apoorva (BITS Pilani - KK Birla, Goa Campus,Dept.of Electrical & Electronics Engg,India) ,  Karuppiah Anupama (BITS Pilani - KK Birla, Goa Campus,Dept.of Electrical & Electronics Engg,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICOIN  ページ： 146-151  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 睡眠時無呼吸は潜在的に重度の睡眠障害であり,睡眠中に人々の呼吸が破壊される時に発生する。睡眠ポリグラフ(PSG)は睡眠時無呼吸を診断するための標準アプローチである。しかしながら,この試験は,睡眠時無呼吸診断の必要のある患者に対し,非常に obsive的で,時間がかかり,アクセスが限られている。この診断プロセスは,パルスオキシメトリー(SpO_2)と心拍数センサを備えたウェアラブルデバイスによって生成されたデータに機械学習技術を適用することにより単純化される。特徴選択は機械学習モデルの訓練における重要なステップであり,機械学習モデルを訓練し,新しいクエリインスタンスを分類するために必要な特徴の数を低減する。特徴間の相関は,1つの特徴が他にどのような影響を与えるかの表示である。本論文では,睡眠時無呼吸の検出におけるSpO_2と心拍数の間の相関を検討した。ピアソンの相関とスピアマンの相関を用いて,これらの特徴間の線形関係とBland-Altmanプロットを評価し,それらの間の一致を評価した。結果を検証するために,本研究は5つの異なるデータセットにわたって行った。採用した方法から,睡眠時無呼吸においてSpO_2と心拍数との間に相関がないことを見出した。この相関の証拠の欠如は,睡眠時無呼吸検出のためのウェアラブルデバイスにおけるデータ収集のための訓練と両センサに対する両方の特徴の使用を必要とする。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  *心拍 ,  特徴選択 ,  線形性 ,  睡眠障害 ,  センサ ,  データ収集 ,  機械学習 ,  ポリソムノグラフィー
準シソーラス用語： *睡眠時無呼吸 ,  ウェアラブルデバイス ,  クエリー ,  パルスオキシメトリー ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 睡眠時無呼吸 ,  心拍数 ,  相関