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J-GLOBAL ID：202202266062218266   整理番号：22A0630734

双方向ゲートリカレントユニットネットワークに基づくてんかん発作検出【JST・京大機械翻訳】

Epileptic Seizure Detection Based on Bidirectional Gated Recurrent Unit Network

著者 (8件)： Zhang Yanli (School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Yao Shuxin (School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Yang Rendi (School of Electromechanical and Automotive Engineering, Yantai University, Yantai, China) ,  Liu Xiaojia (School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Qiu Wenlong (School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Han Luben (School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Zhou Weidong (School of Microelectronics, Shandong University, Jinan, China) ,  Shang Wei (Second Hospital of Shandong University, Jinan, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 30  ページ： 135-145  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 長期脳波検査(EEG)の目視検査は,神経学における医師にとって退屈な仕事である。双方向ゲートリカレントユニット(Bi-GRU)ニューラルネットワークに基づいて,自動発作検出法を,てんかんの診断と治療を容易にするために本論文で提案した。最初に,ウェーブレット変換をフィルタリング前処理のためのEEG記録に適用した。次に,いくつかの特定の周波数帯における信号の相対エネルギーを計算し,Bi-GRUネットワークに入力した。その後,Bi-GRUネットワークの出力を移動平均フィルタリング,閾値比較,および発作併合によってさらに処理して,テストしたEEGが発作またはそうでないという判別結果を生成した。CHB-MITの頭部EEGデータベース上で評価して,提案した発作検出法は93.89%の平均感度と98.49%の平均特異性を得た。128の発作のうち124が正しく検出され,達成された平均偽検出率は867.14時間の試験データで1時間当たり0.31であった。結果は,発作検出におけるBi-GRUネットワークの優位性を示し,そして,提案した検出法は,長期EEGの監視において有望な可能性を有する。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： データベース ,  *ネットワーク ,  脳波 ,  信号 ,  ニューラルネットワーク ,  フィルタリング ,  *てんかん ,  検出法 ,  性質 ,  周波数帯 ,  *発作 ,  電気診断 ,  脳診断 ,  ウェーブレット変換 ,  肉眼検査
準シソーラス用語： 脳波検査 ,  特異性 ,  検出率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 双方向 ,  てんかん発作