文献

J-GLOBAL ID：202202285707200210   整理番号：22A0398004

マルチテンプレートマッチングと特徴抽出に基づく改良型スパイク検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Spike Detection Algorithm Based on Multi-Template Matching and Feature Extraction

著者 (7件)： Jiang Tiejia (Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China) ,  Wu Duanpo (Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Processing, Communication and Networking, Hangzhou, China) ,  Gao Feng (Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China) ,  Cao Jiuwen (Artifificial Intelligence Institute and Machine Learning and I-Health International Cooperation Base of Zhejiang Province, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Dai Shenyi (Hangzhou Neuro Science and Technology Company Ltd., Hangzhou, China) ,  Liu Junbiao (Hangzhou Neuro Science and Technology Company Ltd., Hangzhou, China) ,  Li Yan (Hangzhou Neuro Science and Technology Company Ltd., Hangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 69  号： 1  ページ： 249-253  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  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： スパイク検出はてんかん発作の検出において非常に重要である。多くのスパイク検出アルゴリズムが提案されてきたが,利用可能なアルゴリズムは,高い発火率の時代またはアーチファクトでスパイクをしばしば誤っています。また,異なるEEG時代における異なる患者または同じ患者の間のスパイク形態に大きな変化があるとき,方法論的限界が存在する。したがって,マルチテンプレートマッチング,特徴抽出,および閾値方式を使用するデータ駆動スパイク検出法を,種々の環境の下で検出性能を改善するために,本研究で提案する。最初に,普遍的テンプレートマッチングと特徴抽出を用いて推定スパイクを得た。次に,クラスタリングアルゴリズムと適応テンプレートマッチングアルゴリズムを適用して,クラスタリング法から得られたこれらの特定の候補単一ユニットに対する検出スパイクの数を最大化する。さらに,受信機動作特性(ROC)に基づくデータ駆動アプローチを,低誤同定率検出に使用した。実際のEEGサンプルで性能を評価し,評価結果は,このアルゴリズムが,平均感度97.12%と平均偽陰性率0.55を達成したことを示した。最小感度は94.32%であり,1分あたりの最も偽陰性率は1.23であった。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： *アルゴリズム ,  受信機 ,  *特徴抽出 ,  検出法 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： てんかん性発作 ,  *テンプレートマッチング ,  データ駆動 ,  偽陰性率 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  テンプレートマッチング ,  特徴抽出 ,  スパイク ,  検出アルゴリズム