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J-GLOBAL ID：202202297378546674   整理番号：22A0157272

13つの異なる疾患の検出のための新しいECG診断システム【JST・京大機械翻訳】

A novel ECG diagnostic system for the detection of 13 different diseases

著者 (1件)： Monedero Inigo (Escuela Politecnica Superior, Departamento de Tecnologia Electronica, Universidad de Sevilla, C/Virgen de Africa 7, 41011, Seville, Spain)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 107  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  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： 心電図(ECG)信号の手動分析は,経験の多くの時間を有する専門家に対してさえ,面倒で誤りのあるタスクである。この理由で,自動ECG診断に関する研究は,文献で広く普及し,毎年成長し続けている。本論文では,標準12誘導ECGを用いた13の異なる疾患の自動診断のための新規で完全な機能的エキスパートシステムについて述べた。この系は,技術状態に対して3つの重要な貢献をした:(a)多数の異なる疾患の診断;(b)5の使用は,ECG波のより正確な同定と測定をもたらす。(c)取得したECG信号の品質を測定する新しい雑音指標。システムのカーネルは,専門家の診断プロセスを複製するが,自動システムの速度を持つルールの集合から成る。規則は,ECG信号の雑音フィルタリングプロセス後に生成された一連のパラメータ,およびその後の異なる波(P,QRS複合体,T,およびデルタ)の同定を使用する。ルールの設計は,ECG診断における20年以上の経験を有する専門家の協力と,サポートとして284,000のECGのデータベースを用いて行われた。システムを専門家によって検証し,80.8%の信頼性を得た。問題の複雑性とカバーされた診断の数を考えると,結果は満足され,システムが診断のための有用な支援ツールになる。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： *雑音 ,  信頼性 ,  データベース ,  心電図 ,  複合体 ,  エキスパートシステム ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： *診断システム ,  複雑性 ,  支援ツール ,  自動診断 ,  ノイズフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 心電図 ,  エキスパートシステム ,  ウェーブレット変換 ,  決定木

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 疾患 ,  ECG ,  診断システム