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J-GLOBAL ID：202202286150252236   整理番号：22A0108279

異なる取得装置とシーン設定に基づく多モード生体電気信号融合解析:概要,挑戦,および新規配向【JST・京大機械翻訳】

Multi-modal bioelectrical signal fusion analysis based on different acquisition devices and scene settings: Overview, challenges, and novel orientation

著者 (2件)： Li Jingjing (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, 066004, Hebei, China) ,  Wang Qiang (College of Chemical and Biological Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, 266590, China)
資料名： Information Fusion  (Information Fusion)
巻： 79  ページ： 229-247  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3167A  ISSN： 1566-2535  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： マルチモーダル融合は,単一モダリティによって表現される不完全情報の限界を克服するために複数のモード情報を結合して,モード情報の相補性を実現して,特徴表現を強化する。マルチモーダル医用信号融合アルゴリズムと抽出装置は,脳疾患の認識精度を改善する際に重要な役割を果たす。本論文では,既存のデータ融合法を比較し,マルチモーダル生体電気信号の融合研究を検討した。(1)信号取得段階における課題と短所を,生物学的信号取得装置と場面設定から探索した。(2)5つのマルチモーダル融合形態を分析した。(3)融合方法と評価指標を簡潔にレビューした。(4)空間認識障害とバイオメトリックの分野におけるマルチモーダル融合の研究状態と課題を調査した。5)マルチモーダル融合の長所と課題について述べた。本レビューの結論は,マルチモーダル医療信号融合の研究が初期段階にあり,いくつかの研究は,マルチモーダル融合が医学研究にとって意味があることを証明した。しかし,融合アルゴリズムと融合戦略は改善する必要がある。比較的完全な画像融合アルゴリズムを学習する間,著者らは,医療信号に好適であり,臨床応用における実現可能性を強化する融合アルゴリズムと融合戦略を開発する必要がある。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 ,  空間知覚 ,  生物電気 ,  抽出装置 ,  相補性 ,  *多モード ,  脳疾患 ,  データ融合
準シソーラス用語： モダリティ ,  画像融合 ,  認識精度 ,  臨床応用 ,  評価指標 ,  ホップ数 ,  マルチモーダル融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチモーダル融合 ,  核融合戦略 ,  情報相補性 ,  医療信号

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： シーン ,  多モード ,  生体電気 ,  融合 ,  解析 ,  概要 ,  配向