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J-GLOBAL ID:201702219750424390   整理番号:17A0369053

モバイル健康監視システムのためのクラスタ化マハラノビス距離に基づく改良ファジィC平均を用いた不整脈分類【Powered by NICT】

Arrhythmia classification using Mahalanobis distance based improved Fuzzy C-Means clustering for mobile health monitoring systems
著者 (5件):
資料名:
巻: 220  ページ: 221-235  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  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)
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本論文では,改良された心電図(ECG)ビート分類システムを提案したファジィC-平均法(FCM)クラスタリングアルゴリズムに基づいている。心電図記録における現在の不整脈(例えば,心房性期外収縮(APC),心室性期外収縮(PVC),右脚ブロック(RBBB)など)型診断するためにECGビートの分類が必要である。分類モデルの効率を用いて,特徴の「最も適切な」セットに大きく依存する。本研究の主目的は,関係するECG特性の低減したセットを伴う異なる不整脈拍を分類することである。属性選択モデルはMahalanobis-Taguchiシステム(MTS)に基づいている;多次元パターン認識ツール,ECG特徴の重要な集合を動的に選択することができる。最も関連性のある特徴の数はそれぞれE CG信号中に存在する不整脈の型により,ヒトからヒトへ変えることができる。従来のユークリッド距離(ED)に基づくFCMは球状クラスタを検出することができるが,いくつかの場合に不適切なクラスタ化につながる可能性がある。この問題に対する解決策として,距離測定法を改善するために,Mahalanobis距離(MD)を提案モデルに使用されている。提案システムでは,MD基づく改良ファジィC-平均法(FCM M)クラスタリングは不整脈拍を分類した。実験結果は,FCM Mの性能は不整脈分類のための従来型FCMよりも大幅に優れていることを示した。提案した研究のもう一つの方向はプログラム反復の数を減らすために初期クラスタ重心の概念を使用することである。我々の実験では,初期重心はFCM Mに割り当てられた同じ分類結果をもつ場合にプログラム反復の数は平均53%に減少した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (4件):
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ニューロコンピュータ  ,  人工知能  ,  論理代数  ,  システム・制御理論一般 

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