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J-GLOBAL ID：202202288995971565   整理番号：22A0152417

長期ECG分析のための視覚的顕著性検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Visual saliency detection approach for long-term ECG analysis

著者 (2件)： Mukhopadhyay Sourav Kumar (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, Ryerson University, 350 Victoria Street, Toronto, Ontario M5B 2K3, Canada) ,  Krishnan Sridhar (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, Ryerson University, 350 Victoria Street, Toronto, Ontario M5B 2K3, Canada)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 213  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータを用いた心電図(ECG)信号の処理と同様にQRS-複合体の検出と分析は,過去50年にわたって実行され,さらに,優れたECG処理および認識アルゴリズムを設計するのは,まだ地球のまわりの研究者の注意を捉えている。ECGのような一次元医用信号の処理のための顕著性検出ベース技術を,初めて,最良または著者らの知識に対して提案した。本研究では,まず,三角閾値ベース技法を用いて,ECG信号からQRS複合体を同定した。雑音の運動-アーチファクト(MA)と突然変化-イン-ベースライン(SCB)タイプは,これら2種類の雑音の帯域幅がECGの帯域幅と重複するので,ECG信号からフィルタリングする他者の間で最も強靭であると考えられている。1つの特徴だけをQRS-複合間隔のそれぞれから抽出して,この特徴の正規化値をグレースケール画像の形で配置した。次に,MAと(または)SCBノイズで高度に崩壊するECG信号のそれらの領域を検出するために,顕著性検出ベースの技術をグレースケール画像に繰り返し適用した。次に,3つのユニークな幾何学的特徴を,MAまたはSCBノイズで崩壊しないQRS-複合体の残りから抽出して,これらの3つの特徴の正規化値を,Red-Green-Blue(RGB)画像の形で配置した。さらに,顕著性検出ベース技術を適用して,RGB画像から異常QRS-複合体を同定した。この技術を長期ECG信号で試験した。17.54日の期間を合計し,その性能を定量的および定性的測定の両方を通して評価した。応用性,リアルタイムシナリオにおける実装の範囲,既存のものに対する提案技術の利点を,臨床医と心臓専門医のグループで議論し,非常に肯定的で有望な応答をそれらから受信した。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： 雑音 ,  *視覚 ,  地球 ,  心臓 ,  心電図 ,  フィルタリング ,  複合体 ,  帯域幅 ,  一次元 ,  正規化 ,  コンピュータ ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  実時間 ,  グレースケール画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 異常QRS複合体 ,  心電図 ,  ヒストグラム ,  動きアーチファクト ,  顕著性検出

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 長期 ,  ECG ,  分析 ,  視覚