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J-GLOBAL ID：202202285267815579   整理番号：22A0570894

マルチスケール増分エントロピー:生物医学時系列の生理的複雑性を定量化するためのアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Multiscale increment entropy: An approach for quantifying the physiological complexity of biomedical time series

著者 (9件)： Wang Xue (College of IoT Engineering, Hohai University, Changzhou 213022, PR China) ,  Wang Xue (School of Microelectronics and Control Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, PR China) ,  Liu Xiaofeng (College of IoT Engineering, Hohai University, Changzhou 213022, PR China) ,  Liu Xiaofeng (Jiangsu Key laboratory of Special Robot Technology, Changzhou 213022, PR China) ,  Liu Xiaofeng (Changzhou Key Laboratory of Special Robot and Intelligent Technology, Changzhou 213022, PR China) ,  Pang Wei (School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, Edinburgh, Scotland EH14 4AS, UK) ,  Jiang Aimin (College of IoT Engineering, Hohai University, Changzhou 213022, PR China) ,  Jiang Aimin (Jiangsu Key laboratory of Special Robot Technology, Changzhou 213022, PR China) ,  Jiang Aimin (Changzhou Key Laboratory of Special Robot and Intelligent Technology, Changzhou 213022, PR China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 586  ページ： 279-293  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 生理学的システムから記録された時系列データは,しばしば,長距離時間スケールで固有の生理的複雑性変化を示す。マルチスケール解析は生理学的シグナルの特徴を特性化するために重要であると考えられる。本研究では,増分エントロピー(IncrEn)とマルチスケール解析を統合したマルチスケール増分エントロピー(MIE)と呼ばれる新しいマルチスケール解析法を提案した。MIEは,時系列のゆらぎ方向と振幅を考慮するIncrEnの性質を継承する。合成と実世界信号の両方に関する実験は,MIEが複雑性指数としてポピュラーな手法よりも優れた性能を持つことを示した。各時間スケールで,MIEは加齢と病気の複雑度損失理論を良好に裏付けている。さらに,健常被験者と患者のEEG時系列と心拍間隔の間,または若年と高齢者の酸素飽和変動性の間のいずれかを確実に識別し,一方,通常用いられるアルゴリズムは,上記の症例においてよく機能しない。MIEはいくつかの一般的な手法と比較して計算時間が少ない。また,それは,短い時系列であっても,より低い変動を持ち,常にスケールにわたって定義される。これらの利点は,未知の生理学的時系列の分析に適している。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： アルゴリズム ,  *エントロピー ,  ゆらぎ ,  酸素 ,  心拍 ,  時系列 ,  非線形解析 ,  *臨床医学 ,  生理学 ,  人間 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 被験者 ,  時系列データ ,  マルチスケール解析 ,  *マルチスケール ,  *生物医学 ,  複雑性 ,  複雑度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 増分エントロピー ,  マルチスケール解析 ,  生理学的複雑性 ,  生理学的時系列

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチスケール ,  エントロピー ,  生物医学 ,  時系列 ,  生理 ,  複雑性 ,  定量化